近几年来各行业对机器学习专家的需求不断增长，人们对了解可用于机器学习的编程语言的兴趣也逐渐增加。GitHub是微软旗下的代码库，它发布了一个著名的用于机器学习的编程语言纲要。虽然Python一直保持着领先地位，但实用的构建机器学习算法的语言并不只有Python。

Python

Python已经成为了一种众所周知的编程语言，因为它可以很好地适用于不同的目的。对于机器学习，它包含numpy和scipy等显式库，使PC能够学习机器学习的线性代数和内核方法。在处理机器学习算法时，这种语言被大量使用，因为它的语法难度中等。对业余爱好者来说，这是最好的编程语言。

R Programming

这种编程语言在贝尔实验室中作为S语言的高级形式开发。为了使统计模型的表达具有适应性，R语言与词汇范围相结合。用R语言编写的一些GNU包使其成为机器学习的极其神奇的语言。通过利用R studio，可以利用R语言制作有价值的算法和这些算法的简单统计可视化。该行业已经认识到R语言的重要性，无论它是否是学术专家的主流语言。

JavaScript

无论是不是新手，大多数Web开发人员都使用JavaScript。很长一段时间以来，JavaScript曾经被限制在唯一的Web开发中，但是在这一点上，它无处不在。Tensorflow是基于Javascript的。Javascript因其广泛的应用而分为Python和Java两类。

C

该语言可用于机器学习算法，因为它可以快速执行代码。C ++的可行用法也可以帮助利用C语言来构建机器学习算法。Tensorflow以其丰富的API和各种语言支持而闻名。Turi Create简化了自定义机器学习模型的发展。一个快速、分布式、高性能的系统依赖于决策树算法，用于定位、分类和许多其他机器学习任务。

C＃

数据科学和机器学习密切相关。如果你来自.NET和C# foundation，你会喜欢利用C＃处理机器学习。ML Agents是Unity游戏引擎的开源模块，它为训练智能体提供模拟和游戏环境。ML .NET是一个用于.NET的开源和跨平台机器学习系统。Accord.NET是一个系统，它提供不同的策略来处理机器学习，人工智能，计算机视觉和图像处理。

Java

Java是世界上使用最广泛的编程语言，使用它处理机器学习更简单。Grin是一个详尽的框架，用于在Java和Scala中完成机器学习、NLP、线性代数和可视化框架。H20是一个开源的快速适应性机器学习平台，适用于深度学习、梯度增强、随机森林、广义线性建模、Logistic回归、弹性网络等智能的应用。

Shell

Shell像Python一样很简单，但不像Python那么强大。然而，由于它的简单性，它在排行榜上名列前茅，因为业余爱好者发现它很容易部署。Dl-machine是建立GPU的脚本，利用CUDA和库进行深度学习。Ml-scratch pad是用于众多机器学习工具的Dockerfile，旨在为各种机器学习工具包提供开放和可重现的环境，其重点是深度学习。

Julia

Julia有着Python、R、Matlab、SAS和Stata等著名语言的功能和c++和Java的速度。MachineLearning.jl是一项正在进行的工作，旨在通过可靠的API，使用Julia编写基本机器学习算法。MLKernels.jl是一个包，它提供了常规机器学习内核的积累和大量有效的计算内核矩阵的技术。

Scala

Scala是大数据领域的一种流行编程语言。它的运行速度比Python快很多倍，因为它在运行时使用Java虚拟机。Aerosolve是一个机器学习库，它的设计初衷是人性化的。Microsoft Machine Learning for Apache Spark是旨在与分布式计算系统Apache Spark一起使用的工具。BIDMach是一种基于CPU和gpu加速的机器学习库，根据速度进行规划。

TypeScript

TypeScript是一种特定的编程语言，它可以通过提供编译级别的类型检查从根本上增强开发体验。Windows机器学习为开发人员提供了经过训练的机器学习模型，用于使用c#、c++、JavaScript创建的Windows应用程序。Machinelearn.js提供基本稳定的API，与机器学习模型和算法交互，并训练客户端机器学习算法的函数。