關於沒有Matlab的機器學習工具集的建議

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我是新來的機器學習領域，我計劃使用python作爲編程語言來實現算法和Java的系統架構。關於沒有Matlab的機器學習工具集的建議

據我所知，機器學習更多的是建立特定於域的數據，可視化數據，並選擇合適的模型&參數。實現模型/算法是最後一個相對簡單的步驟。

Matlab似乎擁有機器學習的一切，但它太昂貴，需要學習一門新的語言。

除了編程語言，我還需要什麼工具來進行企業項目的機器學習？例如數據建模，可視化等

2017-03-30 Jay

這太寬泛了，可能是針對SO規則的問題。不用擔心...很久很久以前，Python在ML方面超過了Matlab（在功耗方面，可能不是易於使用;是的，尤其是因爲所有相關庫的核心算法都是用Fortran，C，C++編寫的;其中許多甚至與Matlab中使用的相同）。我不確定你的系統架構是什麼意思，但我相當有信心python也可以代替java。 – sascha

嗨sascha，謝謝你的提醒。我的意思是系統架構是算法實現以外的其他任何東西，比如數據倉庫，分佈式系統，微服務等。 – Jay

經過幾年的試驗和錯誤，我建議你直接用python，可能用scikit-learn或tensorflow（如果你想去核心:)。

我也在過去試過R，雖然它是一種非常有效的語言，但它有一些限制：默認情況下它是單線程的，雖然有解決方案，但它們不像Python那樣乾淨。另外，python似乎是機器學習的語言，它很容易學習，而且速度快（取決於當然的解釋器實現），也有huuuuuuge支持，很多教程，文檔和更多重要的是，圖書館正在積極發展和支持。最後，我建議你考慮Spyder作爲數據科學的好IDE，我也嘗試過Rodeo，但它並不像Spyder那樣成熟穩定。

希望這會有所幫助。

來源

2017-03-30 02:29:19

謝謝。數據建模和可視化呢？ – Jay

，併爲此感到抱歉。我的問題是要求除編程語言之外的工具，工具來幫助可視化數據，選擇合適的模型，並測試我的模型。 – Jay

關於數據建模，再次，scikit-learn將會完成大部分工作。添加numpy和熊貓，並完成。根據可視化，matplotlib做到了。此外，scikit-learn還附帶了一套很好的指標來評估你的模型有多好（精確，回憶，f1 ...） –

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