時系列-プログラミング言語

ユーザーが機械学習の問題を処理または開発するには、プログラミング言語の基本的な理解が不可欠です。機械学習に取り組みたい人に適したプログラミング言語のリストを以下に示します-

Python

これは高レベルのインタープリター型プログラミング言語であり、高速でコーディングが簡単です。Pythonは、手続き型プログラミングパラダイムまたはオブジェクト指向プログラミングパラダイムのいずれかに従うことができます。さまざまなライブラリが存在するため、複雑な手順の実装が簡単になります。このチュートリアルでは、Pythonでコーディングし、時系列モデリングに役立つ対応するライブラリについては、次の章で説明します。

R

Pythonと同様に、Rはインタープリター型マルチパラダイム言語であり、統計計算とグラフィックスをサポートします。さまざまなパッケージにより、Rで機械学習モデリングを簡単に実装できます。

Java

これは、解釈されたオブジェクト指向プログラミング言語であり、幅広いパッケージの可用性と高度なデータ視覚化技術で広く知られています。

C / C ++

これらはコンパイルされた言語であり、最も古いプログラミング言語の2つです。これらの言語は、MLアルゴリズムの実装を簡単にカスタマイズできるため、既存のアプリケーションにML機能を組み込むために好まれることがよくあります。

MATLAB

MATrix LABoratoryは、行列を操作するための機能を提供するマルチパラダイム言語です。複雑な問題の数学演算が可能です。これは主に数値演算に使用されますが、一部のパッケージでは、グラフィカルなマルチドメインシミュレーションとモデルベースの設計も可能です。

機械学習の問題に適した他のプログラミング言語には、JavaScript、LISP、Prolog、SQL、Scala、Julia、SASなどがあります。