PythonPython是当今最流行的机器学习编程语言。Python是一种高级编程语言，诞生于1990年代，有许多不同的用途。包括数据科学计算和网页开发，后来广泛应用于大数据和机器学习，在AI行业取得了领先地位。Python在AI开发中的主要特点是：简单的语法活跃的Python社区，现有的库相当成熟几乎可以适应任何操作系统具有面向对象的范式完全开源，开发者可以访问。用于人工智能开发的Python框架：TensorFlow、Keras、Theano、Scikit-learn。LispLisp语言于1960年由麻省理工学院(MIT)的JohnMcCarthy团队开发。该语言广泛应用于自然语言、公式验证、人工智能等研究领域。半个多世纪以来，已经创建了许多版本的LISP语言。Lisp的流行是因为它允许使用相当简单的结构来编写复杂而优雅的系统。Lisp语言的特点，在它的编程环境中，在编码上不区分“数据”和“编码”。这使得在编写Lisp时不仅可以操作“数据”，还可以操作“代码”。这一特性使Lisp成为人工智能编程的最佳语言之一。Lisp语言最显着的特点：Lisp相当于程序形式和数据形式，它允许数据结构作为程序执行，程序作为数据修改。递归用作控制结构，而不是命令式语言中的迭代（循环）。它非常适合处理符号信息。它可用于开发高级原型和动态创建新对象。CommonLisp对象系统设计模式：Lisp是AI系统最好的语言，衍生出一些新的语言，如：InterLisp、QLisp、CommonLisp。框架：SabraOnTheHill、Weblocks、Clack。RR编程语言出现于1990年代初期，是GNU项目的一部分。它广泛用于数据分析，常用于解决回归、分类和决策树形成等一般ML问题。与Python一样，R是一种易于安装、配置和使用的开源语言。统计学家最喜欢R语言来分析和处理数据。在R中创建用于进行预测的模型如下：主要优点：R可以高效地处理大量数据（比Python好得多）。它允许函数式编程/向量/计算和面向对象的编程。R是自包含的，并且与其他编程语言集成得很好。除了数据分析，R还可以用于数据可视化。R代码显示用于AI开发的R框架：MXNet、Keras、TensorFlow。PrologProlog是一种众所周知的逻辑编程语言示例。1970年由AlainColmeroe和PhilippeRoussell创立。Prolog是一种基于逆规则的演绎推理技术，其解释器根据逻辑规范不断执行输出。Prolog语言用于通用计算机科学，特别是在人工智能方面具有一定的优势。Prolog语言特性：提供透明、优雅的语法和定义明确的语义。Prolog为解决人工智能问题做出了有趣而重要的贡献。最重要的是声明性语义，一种直接在AI任务中表达关系的方法，以及内置的统一工具、匹配和搜索技术。Prolog的主要优点：Prolog使用简单的语法和简单的语义。它比Pascal或C等算法语言强大得多。Prolog数据库（事实和规则）可以在运行时由程序本身或由用户动态更改。框架：SWI-Prolog、ProFL、Eclipse。JavaScriptJavaScript(Flanagan,2002)最初是由Netscape的BrendanEich开发的。它最初被称为Mocha，后来更名为LiveScript。JavaScript语言的标准由欧洲计算机制造商协会(ECMA)在20世纪90年代后期制定为ECMA-262。该标准也被国际标准化组织批准为ISO-16262。1995年底，Netscape和SunMicrosystems（Oracle的前身）共同开发了LiveScript，即后来的JavaScript。JavaScript从1.0版到1.5版已经走过了漫长的道路。添加了许多新特性和功能。JavaScript是一种高级动态类型语言，具有灵活性和多范式。最接近成熟的机器学习开发库是谷歌基于JavaScript的Tensorflow.js。下图是用Tensorflow编写的代码示例：主要优点：具有WebGL加速的高计算性能，可以通过GP进一步增强。JavaScript以其安全的开发环境而闻名。JavaScript的开发/性能/调试过程是高效的。在将机器学习应用于网页时，JavaScript具有明显的优势。框架：Apache、PowerLoom、Eye、Tweety。C++C++是当今使用的最古老的编程语言。它起源于1980年代初期的贝尔实验室，作为增强C语言功能的研究项目。兼具低级和高级编程语言的能力，在人工智能和机器学习的背景下，C++提供了比其他编程语言更高级别的控制和效率。该语言的灵活性非常适合资源密集型应用程序和机器学习程序的子集。C++是一种静态类型的语言，有利于执行速度。让我们看一下用C++构建的线性回归模型：主要优点：允许解决复杂的人工智能问题。拥有大量的库函数/编程工具。遵循有助于实现有序数据的面向对象原则。框架：TensorFlow、Boost、MicrosoftCognitiveToolkit、Caffe、Shark。Java于20世纪90年代中期推出，Java最初被认为是一种在结构上与C++非常相似的高级面向对象编程语言。由于其受欢迎程度，Java拥有范围广泛的算法，这些算法对机器学习软件开发社区很有用。在许多方面，Java被认为是最安全的编程语言之一，因为它使用了字节码和沙箱。可以说是C++的成功体现，没有后者的缺点——代码库的安全性和编译的复杂性。Java提供的最重要的好处是：调试简单易于使用可扩展项目的简化工作图形数据表示易于使用AI使用：Java结合了WORA和面向对象模式，因此非常适合创建神经网络项目，开发搜索算法。使用Java构建AI解决方案是您可以采取的最简单的途径。框架：Spring、Hibernate、JSF、GWT、Blade。ScalaScala项目于2001年在洛桑联邦理工学院(EPFL)开始。ScalaScala是一种多范式编程语言，一种类似于java的编程语言，最初旨在实现一种可扩展的语言，并将面向对象编程和函数式编程融为一体。各种特性。Scala最好的工具之一是它的编译器：这个工具可以为你找出类型。它还在Java之上添加了几个新功能，为开发人员提供了更多功能。Scala中可用的功能示例：字符串比较的改进模式匹配在类定义中包含函数的混合。在Scala中，开发人员可以利用futures和promises异步处理数据，这使得应用程序的并行化/分布变得容易。Scala的主要优点包括：支持持久化数据结构可以与Java堆栈结合使用提供简单安全的通用编程模型。Scala提供强大的并发支持，有助于实时和并行分析项目。用于统计学习和人工智能的大型项目框架：Play、Scalatra、Pinky。Julia语言最近由Julia创建，是一种开放的、动态编译的语言，主要专注于科学和技术领域的性能计算。Julia排在Python、R、MATLAB等解释型语言之后。Julia语言结合了JIT编译，也可以交互，速度快。事实上，Julia程序的执行速度与C程序相当。Julia中的JIT编译仅在需要执行代码时执行，具有多重分派（意味着函数在运行时动态调用，具体取决于传递给它们的参数类型）。Julia几乎继承了现代流行语言的所有特性：常见的数字数据类型任意精度值丰富的数学函数元组、字典、代码自省内置包管理器与其他语言和库交互的能力。许多新功能，例如用于并行和分布式计算的高级工具。Julia为常见的机器学习任务提供现成的预训练模型。查看其中一个：尽管Julia仍然是一门相对年轻的语言，但其成熟的生态系统令人惊叹。Julia精心开发的包也值得您关注。主要优点：简单易用的语法JIT编译大量专业包快速服务高性能。因此，Julia可以用在人工智能的很多方面，比如图像分析与处理、文本分类与主题建模、统计模型分析等。框架：Genie、Bukdu、Merly。
