Zeitreihen - Programmiersprachen

Ein grundlegendes Verständnis jeder Programmiersprache ist für einen Benutzer wichtig, um mit Problemen des maschinellen Lernens arbeiten oder diese entwickeln zu können. Eine Liste der bevorzugten Programmiersprachen für alle, die am maschinellen Lernen arbeiten möchten, finden Sie unten -

Python

Es ist eine hochinterpretierte Programmiersprache, die schnell und einfach zu codieren ist. Python kann entweder prozeduralen oder objektorientierten Programmierparadigmen folgen. Das Vorhandensein einer Vielzahl von Bibliotheken vereinfacht die Implementierung komplizierter Prozeduren. In diesem Tutorial werden wir in Python codieren und die entsprechenden Bibliotheken, die für die Zeitreihenmodellierung nützlich sind, werden in den kommenden Kapiteln erläutert.

R.

Ähnlich wie Python ist R eine interpretierte Multi-Paradigmen-Sprache, die statistische Berechnungen und Grafiken unterstützt. Die Vielzahl der Pakete erleichtert die Implementierung der Modellierung des maschinellen Lernens in R.

Java

Es handelt sich um eine interpretierte objektorientierte Programmiersprache, die für eine Vielzahl von Paketverfügbarkeiten und ausgefeilten Datenvisualisierungstechniken bekannt ist.

C / C ++

Dies sind kompilierte Sprachen und zwei der ältesten Programmiersprachen. Diese Sprachen werden häufig bevorzugt, um ML-Funktionen in die bereits vorhandenen Anwendungen zu integrieren, da Sie damit die Implementierung von ML-Algorithmen einfach anpassen können.

MATLAB

MATrix LABoratory ist eine Multi-Paradigmen-Sprache, die das Arbeiten mit Matrizen ermöglicht. Es ermöglicht mathematische Operationen für komplexe Probleme. Es wird hauptsächlich für numerische Operationen verwendet, aber einige Pakete ermöglichen auch die grafische Mehrdomänensimulation und das modellbasierte Design.

Andere bevorzugte Programmiersprachen für Probleme beim maschinellen Lernen sind JavaScript, LISP, Prolog, SQL, Scala, Julia, SAS usw.