Time-series-programming-languages

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したり開発したりするには、プログラミング言語の基本的な理解が不可欠です。 機械学習で働きたい人のための優先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容易です。 Pythonは、手続き型またはオブジェクト指向のプログラミングパラダイム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、複雑な手順を簡単に実装できます。 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、今後の章で説明します。

R

Pythonと同様に、Rは解釈された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、広範な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、2つの最も古いプログラミング言語です。 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機能を組み込むことを好まれます。

MATLAB

MATrix LABoratoryは、マトリックスを操作する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。 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。