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法律研究学习机器学习：C++、Python还是R哪个更好？
机器学习
机器学习 (ML) 是研究无需人类明确编程即可学习的计算机算法的领域。它们通过摄取和处理数据来实现这一点，这有助于它们识别模式和趋势。
机器学习在医疗保健、营销、医疗服务、物流、人力资源、能源、安全、电子商务、制造业、艺术与创意、金融、交通运输、汽车、政府与监控、保险以及数字媒体和娱乐等领域具有广泛的应用。苹果、谷歌、微软、IBM等大型科技巨头在很大程度上都使用了机器学习。除了这些科技巨头之外，小型和中型初创公司也依赖于机器学习。大多数科技公司利用机器学习来提升客户体验，从而提高客户忠诚度。
了解学习机器学习的最佳语言（C++、Python或R）
C++
C++ 是一种面向对象的编程语言。它诞生于 20 世纪 80 年代，作为一种系统语言（用于构建系统设计），虽然学习起来比较复杂，但因其执行基本任务的效率而闻名。
C++ 拥有广泛的应用，这主要是因为它是一种低级语言。这意味着它与机器的本地代码非常接近。（另一种选择是抽象的高级语言，如 Python，它更容易使用，但执行速度较慢）。作为一种低级语言，C++ 的学习曲线比较陡峭。但是，它也擅长内存管理。这里的速度至关重要。
在机器学习方面，C++ 用户可以以细粒度的方式控制算法并管理内存资源。这就是为什么它非常适合人工智能等领域，在这些领域，速度对于分析大型数据集至关重要。权衡的是，C++ 不适合快速原型设计，并且它仍然是数据科学家和人工智能工程师的首选语言之一。
由于 C++ 提供了对执行的精确控制，因此它在机器人技术和游戏等需要高响应性的领域很受欢迎。这些也是人工智能快速发展的领域。此外，C++ 还有一些机器学习和人工智能库。
Python
它是一种轻量级、灵活、简单的编程语言，当在强大的框架中使用时，它可以驱动复杂的预处理和 Web 应用程序。它于 1991 年作为一种通用编程语言创建，并且开发人员一直赞赏它简单易学，并且其受欢迎程度已突破天际。它支持许多框架和库，使其非常灵活。
Python 开发人员很受欢迎，因为它是人工智能、数据分析和 Web 开发领域最受欢迎的语言。开发人员发现它编码速度快且易于学习。每个人都喜欢 Python，因为它在编码时允许许多灵活性。由于其多功能性和开源特性，它拥有许多可视化包和重要的核心库，如 sklearn、seaborn 等。这些强大的库使编码变得简单，并使机器能够学习更多。
Python 支持面向对象、命令式、函数式和过程式开发范式。Python 开发人员使用的两个非常流行的人工智能库是 TensorFlow 和 Scikit。它非常适合原型设计、情感分析、科学计算、自然语言处理和数据科学。
Python 已成为人工智能和机器学习开发中的一种流行语言。凭借简单的语言结构、广泛的库系统和众多开发人员社区，Python 为初学者提供了更具反射性的方法。
该语言非常灵活，其标准库包含从图像处理到自然语言处理的模块。
机器学习是 Python 的一个流行应用。它已成为许多组织的标准，因为它使他们能够快速构建解决方案，而无需投资昂贵的系统。像 sci-kit-learn、TensorFlow 和 Keras 这样的库的可用性使得从头开始构建模型变得容易。
R
R 是一种流行的开源数据可视化驱动的语言，它专注于统计计算，并且在人工智能领域占据着重要的地位。R 核心团队和 R 开发核心团队在管理它。它提供对命令行和其他 IDE 的支持，易于使用，并提供各种工具来创建更好的仪表板库和绘制更好的图表。
R 拥有良好的资源库，这得益于其支持创建机器学习应用程序的杰出功能。它在数据和统计方面的使用非常重要。凭借其强大的计算能力，可以部署可行的机器学习解决方案。由于它基于语言设计，因此数据科学家使用它通过图表分析数据，通过大型组合，尤其是在生物医学领域。
R 以实现机器学习算法而闻名，例如决策树生成、回归、分类等。由于其函数特性和统计特性，它是一种动态的、基本的、实用的语言。它支持 Windows、Linux 和 macOS 等操作系统。
机器学习是目前软件工程中最令人兴奋的领域。能够使用算法从头开始构建智能系统可以改变制造业、医疗保健、金融和交通运输等行业。
然而，它需要大量的编程知识和技能。很难找到既了解统计学又了解编程的人，以便构建相关的模型。
R 提供了一个环境来完成此类工作。它是免费的、广泛使用的，并且拥有一个不断发展、充满活力的社区。
结论
机器学习是研究无需人类输入即可学习的计算机算法的领域。机器学习有着无数的应用，从自然语言处理到计算机视觉，再到预测分析等等，神经网络只是其中的一部分。低级语言（如 R、C++ 或 Java）提供更高的速度，但学习起来更困难。高级语言（如 JavaScript 和 Python）更容易使用，但执行速度较慢。Python 是机器学习和数据分析中必不可少的语言。对于速度和广泛的使用范围，它对于初学者来说是最佳选择。
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