Zaman Serileri - Programlama Dilleri

Herhangi bir programlama dilinin temel olarak anlaşılması, bir kullanıcının makine öğrenimi problemleriyle çalışması veya bunları geliştirmesi için gereklidir. Makine öğrenimi üzerinde çalışmak isteyen herkes için tercih edilen programlama dillerinin bir listesi aşağıda verilmiştir -

Python

Hızlı ve kodlaması kolay, yüksek düzeyde yorumlanmış bir programlama dilidir. Python, prosedürel veya nesne yönelimli programlama paradigmalarını takip edebilir. Çeşitli kütüphanelerin varlığı, karmaşık prosedürlerin uygulanmasını kolaylaştırır. Bu eğitimde, Python'da kodlama yapacağız ve zaman serisi modellemesi için yararlı olan ilgili kütüphaneler sonraki bölümlerde tartışılacaktır.

R

Python'a benzer şekilde, R, istatistiksel hesaplama ve grafikleri destekleyen, yorumlanmış çok paradigmalı bir dildir. Paketlerin çeşitliliği, R'de makine öğrenimi modellemesini uygulamayı kolaylaştırır.

Java

Çok çeşitli paket kullanılabilirliği ve sofistike veri görselleştirme teknikleriyle oldukça ünlü olan, yorumlanmış bir nesne yönelimli programlama dilidir.

C / C ++

Bunlar derlenmiş diller ve en eski iki programlama dilidir. Bu diller, makine öğrenimi algoritmalarının uygulamasını kolayca özelleştirmenize olanak sağladıkları için, halihazırda var olan uygulamalarda makine öğrenimi yeteneklerini dahil etmek için sıklıkla tercih edilir.

MATLAB

MATrix LABoratory, matrislerle çalışmaya işlevsellik kazandıran çok paradigmalı bir dildir. Karmaşık problemler için matematiksel işlemlere izin verir. Öncelikle sayısal işlemler için kullanılır, ancak bazı paketler aynı zamanda grafiksel çoklu alan simülasyonuna ve model tabanlı tasarıma da izin verir.

Makine öğrenimi sorunları için tercih edilen diğer programlama dilleri arasında JavaScript, LISP, Prolog, SQL, Scala, Julia, SAS vb. Yer alır.