什么是机器学习的最佳语言？ （2026年8月）

如果您刚刚开始学习机器学习（ML）领域，或者想要刷新您的技能，您可能会想知道哪种语言是最好的。选择合适的机器学习语言可能很困难，尤其是有这么多优秀的选择。

目前有超过700种编程语言被广泛使用，每种语言都有其优缺点。如果您刚刚开始您的机器学习工程师职业生涯，随着时间的推移，您将发现哪些编程语言最适合您要解决的特定业务问题。

在深入探讨最佳机器学习语言之前，让我们先了解机器学习的概念。

什么是机器学习？

不必过多地解释，机器学习是人工智能的一个子集，它使计算机系统能够自动学习和根据数据进行预测。这些预测可能会根据具体的用例而有很大差异。

在机器学习领域，机器学习专家不需要写出解决问题所需的所有步骤，因为计算机可以通过分析数据中的模式来“学习”。然后，模型可以将这些模式推广到新数据。

如果您想了解更多关于机器学习的信息，我建议您阅读我们的文章“什么是机器学习？”

最流行的机器学习语言：Python

在探讨不同的机器学习语言之前，需要认识到并没有一个“最佳”的语言。每种语言都有其优缺点和特定能力。这主要取决于您要构建什么以及您的背景。

话虽如此，最流行的机器学习语言毫无疑问是Python。约57%的数据科学家和机器学习开发人员依赖Python，33%的开发人员优先使用Python进行开发。

Python的框架在过去几年中已经大大发展，这提高了其在深度学习方面的能力。已经发布了像TensorFlow这样的顶级库和其他库。

全球超过820万开发人员依赖Python进行编码，有很好的理由。Python是数据分析、数据科学、机器学习和人工智能的首选语言。其庞大的库生态系统使机器学习从业者能够轻松访问、处理、转换和处理数据。它还提供了平台独立、较低的复杂性和更好的可读性。

内置库和包提供了基础代码，这意味着机器学习工程师不需要从头开始编写代码。由于机器学习需要持续的数据处理，Python的内置库和包可以帮助完成几乎所有任务。这一切都导致了复杂机器学习应用程序的开发时间减少和生产力的提高。

世界上一些最大的科技巨头，如Google、Instagram、Facebook (META ) 、Dropbox (DBX ) 、Netflix (NFLX ) 、Walt Disney、YouTube、Uber和Amazon，都更喜欢Python作为其编程语言。

虽然Python明显是最流行的语言，但还有其他语言需要考虑。排名前五的语言是Python、R、C/C++、Java和JavaScript。Python之后通常被认为是C/C++。Java紧随其后，而Python和R经常被比较，但它们在流行度方面并不竞争。在数据科学家参与的调查中，R通常具有最低的优先级与使用率比。

虽然不如前五名语言那么流行，但还有其他语言被机器学习从业者使用并值得考虑，例如Julia、Scala、Ruby、MATLAB、Octave和SAS。

根据您的应用程序进行选择

选择最佳机器学习语言时，需要考虑的最重要因素是您将要处理的项目类型或具体应用程序。

如果您想处理情感分析，您的最佳选择可能是Python或R，而其他领域，如网络安全和欺诈检测，可能更适合Java。其原因之一是网络安全和欺诈检测算法通常由大型组织使用，而这些组织通常更喜欢Java作为内部开发团队的首选语言。

在自然语言处理（NLP）和情感分析等领域，Python提供了更简单、更快的算法构建解决方案，得益于其大量的专用库。

至于C/C++，该语言通常用于游戏和机器人运动中的人工智能。机器学习语言提供了高控制度、性能和效率，得益于其复杂的AI库。

R开始在生物工程和生物信息学领域发挥作用，并且长期以来一直被用于生物统计学领域，包括学术界内部和外部。但是，如果我们谈论的是新入门的数据科学和机器学习开发人员，JavaScript通常是首选语言。

语言是次要的，技能是首要的

进入机器学习世界并选择使用哪种语言时，需要认识到您学习的语言是次于掌握基本机器学习概念的。换句话说，您需要培养核心数据分析技能。

如果您没有统计学、深度学习、系统过程和设计的基本知识，那么选择合适的模型或解决复杂的机器学习问题将会非常困难。

如果您是数据分析和机器学习的新手，那么Python应该是您的首选语言。如我们所讨论的，Python的语法简单，易于学习。然而，如果您已经是一名经验丰富的程序员，具有多年的经验，特别是具有某种语言的经验，那么您可能更适合继续使用您已经熟悉的语言。

有一些基本的机器学习技能可以帮助您选择语言。这些技能包括软件工程技能、数据科学技能、深度学习技能、动态编程和音频和视频处理技能。

如果您的职业背景与数据科学密切相关，那么您可能更适合优先选择Python。最流行的机器学习语言与数据科学紧密集成，这也是为什么它成为数据科学家的首选语言的原因。但是，如果您的背景涉及数据分析和统计学，R可能更适合您。

前端开发人员通常已经具有JavaScript的经验，这使得他们更容易将其应用于机器学习。计算机硬件和电子工程师通常选择C/C++而不是其他语言，并且通常避免使用JavaScript、Java和R。

较不流行的语言Java被前端桌面应用程序开发人员优先考虑，因为Java在企业关注的应用程序中具有高效性。如果您为一家大企业工作，公司可能会要求您学习Java。对于刚刚开始机器学习之旅的初学者来说，Java并不是他们的首选语言。

如您所见，从这篇文章中可以看出，选择机器学习的最佳语言需要考虑很多因素。并不是简单地选择一个“最佳”的语言。它取决于您的经验、职业背景和应用程序。但是，像Python、C++、Java和R这样的流行语言应该始终被考虑在内。