Machine learning 对没有Matlab的机器学习工具集的建议

我是机器学习领域的新手，我计划使用python作为实现算法的编程语言，使用Java作为系统架构

据我所知，机器学习更多的是对特定领域的数据进行建模，可视化数据，并选择合适的模型和参数。实现模型/算法是最后一步，也是相对容易的一步

Matlab似乎拥有机器学习的一切，但它太昂贵，需要学习一门新的语言

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对于企业项目的机器学习，除了编程语言之外，我通常还需要什么工具？数据建模、可视化等方面经过几年的反复试验，我建议您直接使用python，可能使用scikit learn或tensorflow（如果您想使用硬核：）

我过去也尝试过R，虽然它是一种非常有效的语言，但它也有一些限制：默认情况下它是单线程的，尽管有解决方案，但它们没有python那么干净

此外，python似乎是机器学习的语言，它易于学习，而且速度快（当然取决于解释器的实现），而且还有Huuuuuge对它的支持，许多教程、文档，更重要的是，图书馆都在积极开发和支持

最后，我建议你把SydED看作是数据科学的好IDE，我也尝试过RoDo，但是它不像SydRad那样成熟和稳定。

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希望这能有所帮助。

经过几年的反复尝试，我建议您直接使用python，可能使用scikit learn或tensorflow（如果您想使用hardcore:）

我过去也尝试过R，虽然它是一种非常有效的语言，但它也有一些限制：默认情况下它是单线程的，尽管有解决方案，但它们没有python那么干净

此外，python似乎是机器学习的语言，它易于学习，而且速度快（当然取决于解释器的实现），而且还有Huuuuuge对它的支持，许多教程、文档，更重要的是，图书馆都在积极开发和支持

最后，我建议你把SydED看作是数据科学的好IDE，我也尝试过RoDo，但是它不像SydRad那样成熟和稳定。

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希望这能有所帮助。

这太宽泛了，可能是一个违反SO规则的问题。别担心。。。Python在Matlab上已经超过了Matlab（在功率方面，也许不是使用简单，是的，尤其是因为所有相关库的核心算法都是用Fortran、C、C++编写的，其中很多甚至和Matlab中使用的一样。我不确定你所说的系统架构是什么意思，但我很有信心python也能取代java。嗨，sascha，谢谢你的提醒。我所说的系统架构是指除算法实现之外的所有东西，比如数据仓库、分布式系统、微服务等。这太宽泛了，可能是一个违反SO规则的问题。别担心。。。Python在Matlab上已经超过了Matlab（在功率方面，也许不是使用简单，是的，尤其是因为所有相关库的核心算法都是用Fortran、C、C++编写的，其中很多甚至和Matlab中使用的一样。我不确定你所说的系统架构是什么意思，但我很有信心python也能取代java。嗨，sascha，谢谢你的提醒。我所说的系统架构是指除了算法实现之外的所有东西，比如数据仓库、分布式系统、微服务等等。那么数据建模和可视化呢？很抱歉造成了混乱。我的问题是询问编程语言以外的工具、帮助可视化数据的工具、选择合适的模型和测试我的模型。关于数据建模，同样，scikit learn将完成大部分工作。添加numpy和pandas，然后完成。根据可视化，matplotlib会执行此操作。此外，scikit learn还提供了一套很好的指标来评估您的模型有多好（精确度、召回率、f1……），我同意您提到的大部分内容。但速度并不是口译员的问题。数量不多，其中最快的（例如pypy）甚至不能处理像scikitlearn这样的复杂lib。在Python的科学堆栈中的性能很好的原因是封装/混合C、C++和FORTRAN（例如SKEXCEL大部分是Cython代码，甚至C；Cython代码没有真正解释）。谢谢。那么数据建模和可视化呢？很抱歉造成了混乱。我的问题是询问编程语言以外的工具、帮助可视化数据的工具、选择合适的模型和测试我的模型。关于数据建模，同样，scikit learn将完成大部分工作。添加numpy和pandas，然后完成。根据可视化，matplotlib会执行此操作。此外，scikit learn还提供了一套很好的指标来评估您的模型有多好（精确度、召回率、f1……），我同意您提到的大部分内容。但速度并不是口译员的问题。数量不多，其中最快的（例如pypy）甚至不能处理像scikitlearn这样的复杂lib。在Python的科学堆栈中的良好性能仅仅是因为包装/混合C、C++和FORTRAN（例如，SKEXCEL大部分是Cython代码，甚至C；Cython代码实际上没有被解释）。