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机器学习都是用Python吗,不能用C++吗
机器学习不一定要用python你也可以选择用matlab，C/C++甚至是lua。。学什么语言是根据你自身的学科性质和研究的偏好来定的。
并不是说学习机器学习，必须用Python语言，只是Python相对于其他语言而言更加简单、容易入门，同时Python在机器学习领域有非常不错的表现，所以很多人首选Python。
C语言可以做机器学习，因为库没有python等语言丰富所以写起来会比较繁琐，但运行效率会优于python。
python受限于性能和多线程并发特性，并不适合高性能商业计算。所以，大型商用化的人工智能、机器学习计算引擎，还是用C语言、Java语言开发的。只有小规模计算，或者学习人工智能时，才会使用python开发计算引擎。
每一章都有作业，作业是用Matlab写的。容易上手。把作业做过一遍以后，对机器学习就会有完整清晰地认识。其次Python。推荐用Python的Scipy和Sklearn工具包。
Python之所以时候AI项目，其实也是基于Python的很多有用的库都可以在AI中使用，如Numpy提供科学的计算能力，Scypy的高级计算和Pybrain的机器学习。另外，Python有大量的在线***，所以学习曲线也不会特别陡峭。
学习深度学习需要有Python的基础么?
学习深度学习需要有Python编程基础。在深度学习领域，Python 被视作最为简洁和直接的脚本编程语言，被科研领域和工程领域广泛***用。所以有python基础的话，学起来会比较容易，但是之后的课程也有难点，还需要你认真去学习。
首先，深度学习需要Python基础，如果你会J***a也是可以的，计算机专业同样可以学习。深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法：（1）基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络（CNN）。
无编程基础的人员则需要提前学习python的基础课程，学习深度学习课程的话最基本的就是要具有一定的编程基础，并且具备一定的数学基础。
学习目标：掌握Python基础语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动***机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。第二阶段WEB全栈。
python！python！必备技能2–线性代数，微积分 很多同学该觉得很头疼了。。，怎么有是数学啊，没错咱们深度学习需要很好的数据基础，我所说的这俩简直就是九牛一毛，但是作为我们入门来说已经够啦。
如何在深度系统上安装和使用深度学习相关的软件和工具
1、通过“应用商店”的方式安装 以安装WeChat微信为例，打开应用商店，搜索或找到要安装的软件，只需点击安装，其他的交给时间。
2、打开深度Linux软件中心，可以看到软件左侧对软件类型进行了详细的分类，根据需求找到要安装的软件。也可以在搜索栏里，按软件名或软件描述进行快速搜索。找到所需软件，直接点击安装，等待进度条完成后，软件安装完毕。
3、安装步骤如下。我们需要准备好Matlab的环境。Matlab是一款非常强大的数学计算软件，它提供了许多丰富的工具箱，包括深度学习工具箱。使用Matlab构建深度学习[_a***_]之前，我们需要安装Matlab及其深度学习工具箱，安装完成。
4、当然，如果你的预算较高，可以选择相应更高级别的硬件。第二步是安装深度学习框架。目前比较流行的深度学习框架有TensorFlow、PyTorch、MXNet等，它们都可以在Windows、Linux和macOS操作系统中使用。
怎样用python实现深度学习
用Keras开发第一个神经网络 关于Keras：Keras是一个高级神经网络的应用程序编程接口，由Python编写，能够搭建在TensorFlow，CNTK，或Theano上。使用PIP在设备上安装Keras，并且运行下列指令。
早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。
Apache MXNet 是一个灵活高效的深度学习库。可以使用它的 NDArray 将模型的输入和输出表示和操作为多维数组。NDArray 类似于 NumPy 的 ndarray，但它们可以在 GPU 上运行，以加速计算。
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