2020 年用于机器学习的 5 大编程语言及其库

机器学习作为互联网行业的热门领域，越来越多的程序员开始涉及到这个领域。在机器学习中，编程语言的选择是非常重要的。下面介绍 2020 年用于机器学习的 5 大编程语言及其库。

1. Python

Python 是机器学习领域最为流行的编程语言之一，主要得益于其拥有强大的数据处理和科学计算库。在 Python 中，能够使用的机器学习库非常多，包括 Scikit-Learn、PyTorch、TensorFlow 等。Scikit-Learn 是一个非常流行的机器学习库，提供了许多预处理、分类、聚类等算法，并且易于使用。PyTorch 和 TensorFlow 是目前最受欢迎的深度学习框架之一，它们不仅适用于研究，还适用于在生产环境中使用。

# 使用 Scikit-Learn 进行数据预处理和分类
from sklearn import preprocessing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC

# 加载数据
data = load_iris()

# 预处理
X = preprocessing.scale(data.data)
y = data.target

# 分割数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

# 训练 SVM 模型
clf = SVC()
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行测试
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))

2. R

R 是专门用于数据分析和统计的编程语言，也是机器学习领域的主要工具之一。在 R 中，有许多用于机器学习的库，如 caret、randomForest、e1071 等。caret 是一个非常实用的机器学习库，它提供了许多模型训练、特征选择、模型评估等功能。

# 使用 caret 进行数据预处理和分类
library(caret)

# 加载数据
data <- iris

# 预处理
X <- as.matrix(scale(data[, -ncol(data)]))
y <- factor(data[, ncol(data)])

# 分割数据
trainIndex <- createDataPartition(y, p = 0.7, list = FALSE)
X_train <- X[trainIndex, ]
y_train <- y[trainIndex]
X_test <- X[-trainIndex, ]
y_test <- y[-trainIndex]

# 训练 SVM 模型
fit <- train(X_train, y_train, method = "svmRadial")

# 在测试集上进行测试
pred <- predict(fit, X_test)
accuracy <- mean(pred == y_test)
cat('Accuracy: ', sprintf('%.2f', accuracy * 100), '%', sep='')

3. Java

Java 是一种通用的编程语言，也可以用于机器学习。虽然 Java 在机器学习领域的使用不如 Python 和 R，但是在某些应用方面，Java 可以体现出其高效和可扩展性。Weka 是一个流行的 Java 机器学习库，它提供了几乎所有的机器学习算法，并且易于使用。

// 使用 Weka 进行数据预处理和分类
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;
import weka.filters.unsupervised.attribute.Normalize;
import weka.classifiers.functions.SMO;

public class Main {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 加载数据
        DataSource source = new DataSource("path/to/data.arff");
        Instances data = source.getDataSet();
        
        // 预处理
        Normalize norm = new Normalize();
        norm.setInputFormat(data);
        Instances dataPreprocessed = Normalize.useFilter(data, norm);
        
        // 分割数据
        dataPreprocessed.randomize(new Random());
        Instances train = dataPreprocessed.trainCV(10, 0);
        Instances test = dataPreprocessed.testCV(10, 0);

        // 训练 SVM 模型
        SMO svm = new SMO();
        svm.buildClassifier(train);

        // 在测试集上进行测试
        double correct = 0;
        for (Instance inst : test) {
            double predict = svm.classifyInstance(inst);
            double actual = inst.classValue();
            if (predict == actual)
                correct++;
        }
        double accuracy = correct / test.numInstances();
        System.out.printf("Accuracy: %.2f%%", accuracy * 100);
    }
}

4. Julia

Julia 是一种高性能的科学计算语言，其支持 JIT（即时编译），与 Python 和 R 相比，Julia 的性能更为出色。Flux 是 Julia 中一个非常流行的深度学习库，它使用动态图的方式实现神经网络。

# 使用 Flux 进行数据预处理和分类
using Flux, Flux.Data.MNIST
using Statistics: mean

# 加载数据
train_labels = MNIST.labels()
train_imgs = Float32.(reshape(MNIST.images(), 28, 28, 1, :))
data = [(train_imgs[:, :, :, i], onehot(train_labels[i], 0:9)) for i in 1:length(train_imgs)]

# 定义模型
model = Chain(
    Conv((5,5), 1=>32, relu),
    MaxPool((2,2)),
    Conv((5,5), 32=>16, relu),
    MaxPool((2,2)),
    flatten,
    Dense(256, 128, relu),
    Dense(128, 10),
    softmax
)

# 定义损失函数和优化器
loss(x, y) = crossentropy(model(x), y)
opt = ADAM()

# 训练模型
for i in 1:5
    Flux.train!(loss, [(x,y) for (x,y) in data], opt)
end

# 在测试集上进行测试
test_imgs = Float32.(reshape(MNIST.images(:test), 28, 28, 1, :))
test_labels = MNIST.labels(:test)
test_data = [(test_imgs[:, :, :, i], onehot(test_labels[i], 0:9)) for i in 1:length(test_imgs)]
test_loss = mean([loss(x,y) for (x,y) in test_data])
accuracy = mean(onecold(model(test_imgs)) .== test_labels)
println("Accuracy: $(round(accuracy*100, digits=2))%")

5. MATLAB

MATLAB 是一个矩阵计算和数值分析的软件环境，也可以用于机器学习。MATLAB 中的机器学习库比较丰富，如 Neural Network Toolbox、Classification Learner 等。Classification Learner 是一个非常易于使用的机器学习工具箱，它可以帮助程序员快速训练和比较多个分类器。

% 使用 Classification Learner 进行数据预处理和分类
% 加载数据
load fisheriris
X = meas;
y = species;

% 训练模型
cl = fitcecoc(X, y);

% 在测试集上进行测试
index = crossvalind('Kfold', size(X, 1), 10);
cp = classperf(y);
for i = 1:10
    test = (index == i); train = ~test;
    class = predict(cl, X(test,:));
    classperf(cp, class, test);
end
accuracy = cp.CorrectRate;
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);

综述，以上就是 2020 年用于机器学习的 5 大编程语言及其库。无论你是 Python、R、Java、Julia 还是 MATLAB 用户，都可以找到适合自己的工具来完成机器学习的任务。