本篇文章给大家谈谈机器学习用python还是matlab，以及机器学习 Python对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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MATLAB与Python的比较
1、MATLAB的IDE设计出来就天生适合做数据分析的，Python的Spyder就模仿MATLAB的界面，但是只模仿了一部分，还是不如MATLAB。3各种工具包统一的数据格式。
2、matlab和python的区别是：指代不同、用处不同。matlab是Python的集成开发环境，自2b1以来已与该语言的默认实现捆绑在一起python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言。
3、首先从两者各自的应用做个对比。python的优势 Python相对于Matlab最大的优势：免费。国内可能不是很在乎这个，但在国外是个很关键的问题。Python次大的优势：开源。你可以大量更改科学计算的算法细节。
开发机器学习算法一般常用什么语言?
人工智能常见的开发语言有哪些：Python、java、Lisp、Prolog、C ++、Yigo。Python由于简单易用，是人工智能领域中使用最广泛的编程语言之一，它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。
易学易用 Python是一种易于学习、简洁且易于阅读的编程语言。与其他编程语言相比，Python的语法更加简洁，易于理解，这使得开发人员能够更快地编写代码并进行测试。
其次推荐Python。推荐用Python的Scipy和Sklearn工具包。这两个包囊括了目前所有基础的机器学习模型，比如线性回归、逻辑回归、支撑向量机、朴素贝叶斯等。并且可以在它们的主页上找到非常详细的教程。另外一种很流行的是R。
机器学习算法工程师用什么编程语言
1、学习编程基础：AI算法工程师需要掌握至少一种编程语言，如Python、C++或Java。建议先从编程基础开始学习，掌握数据结构和算法等基础知识。学习机器学习和深度学习：机器学习和深度学习是AI算法工程师必须掌握的技能。
2、算法工程师需要学习数据库的基础知识，包括关系型数据库和非关系型数据库。他们需要了解数据模型、数据结构、SQL语言以及数据库管理系统的基本原理和使用方法。这些知识对于开发数据密集型应用程序和算法很有帮助。
3、人工智能和机器学习：随着人工智能和机器学习技术的普及，对掌握这些技术的算法工程师的需求也在增加。除了以上专业，还需要至少一门编程语言，如Python、J***a、C++等，并熟悉一些编程范式，如面向对象编程和函数式编程。
4、掌握一种编程工具，比如Python，一方面Python是脚本语言，简便，拿个记事本就能写，写完拿[_a***_]就能跑；另外，Python非常高效，效率比j***a、r、matlab高。matlab虽然包也多，但是效率是这四个里面最低的。
机器学习一定要python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。
当然可以 主要是数据处理，模型调整，快速实现这些前期环节中，用python方便。
机器学习用python更合适。机器学习不需要面向对象，不需要高可用，高并发等等。而这些是j***a主打。那python的发展就契合数据分析和数据挖掘。
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