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我不确定这个问题是否正确，但我要求解决我的疑问。

  • 对于Machine Learning/Data Mining，我们需要学习数据，这意味着你需要学习Hadoop，它在Javafor中有实现MapReduce（如果我错了，请纠正我）。
  • Hadoop 还提供streaming api支持其他语言（如python）
  • 我认识的大多数研究生/研究人员在 python 中解决机器学习问题
  • hadoop and Java combination我们经常 看到职位空缺

我观察到Java和Python（在我的观察中）是该领域最广泛使用的语言。

  • 我的问题是most popular language在这个领域工作的目的是什么。
  • factors决定一个人应该选择哪种语言/框架涉及什么
  • 我知道Java和python，但总是很困惑：
    • 我是否开始编程Java(because of hadoop implementation)
    • 我是否开始编程Python(because its easier and quicker to write)

这是一个非常开放的问题，我相信这些建议可能会对我和有同样疑问的人有所帮助。
非常感谢提前

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不幸的是，在我看来，主要的语言是 MATLAB……我说不幸的是因为我既不喜欢也不使用这种语言，我更有可能用 C++/Java 编程。但是我周围的数据挖掘者和机器学习人员倾向于坚持使用 MATLAB ......

编辑：我刚刚在 R 的 Wikipedia 页面中读到了一个非常有趣的行：

根据 Rexer 2010 年的年度数据挖掘者调查，R 已成为数据挖掘者（43%）使用的数据挖掘工具，超过其他任何工具。

于 2011-06-22T07:54:33.600 回答
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R是数据挖掘（当然）和机器学习的优秀候选者。

（当然是泛化。）

Java 和 Hadoop 在大数据和/或扩展需求的背景下非常有意义。Java 为您提供库和程序员大军。Hadoop 为您提供了相当轻松的分发和不断增长的将各种算法映射到框架的知识库。

Python 似乎有学者站在它一边，尤其是最近在专业实践中活跃和有影响力的毕业生。此外，如果您只是想尝试一些东西，那么像 Python 这样的富有表现力的动态语言显然会被证明是非常有用的。

然后是R。（还有很多，但这是我的知识范围/g/）

我认为除了明显关注 R 带来的数据（因此也有一个数据极客社区来帮助科学部分），它是一个令人愉快的轻量级系统，并且在库方面一点也不寒酸好吧。

也就是说，人们会认为 (~) 函数式语言（Scala、JVM 上的 Clojure；Haskell 等）非常适合处理数据和处理庞大的数据集。

于 2011-06-24T22:57:45.840 回答
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我在 Java 和 Hadoop 方面没有经验，但我同时使用 Python 和 MATLAB 进行机器学习，而且我现在更频繁地使用 MATLAB。实际上，我的案例的重要因素如下：

  • 我的同事几乎都使用 MATLAB 和 C++，很少有人使用 Python。他们的 Python 使用仅限于一般脚本，而不是特定的机器学习内容。所以，当我使用 Python 时，获得帮助的唯一途径是网络，我们在实验室内共享代码时遇到了问题。
  • MATLAB 的 IDE 及其广泛的文档使其非常适合我的案例。
  • 您可以在 MATLAB 中处理大型数据集。链接 1 链接 2
  • 有许多用 MATLAB 编写的机器学习/数据挖掘库，并且大多数用 C++/Java 编写的库都有 MATLAB 包装器。

有些观点也适用于 Python。但正如我所提到的，我工作的社区在决定语言方面发挥着重要作用。

于 2011-06-22T06:51:34.277 回答
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我认为在这个领域最流行的组合是 Java/Hadoop。当职位空缺还需要 python/perl/ruby 时，通常意味着由于从启动代码库迁移到企业，它们正在从那些脚本语言（通常是当时的主要语言）迁移到 java。同样在现实世界的数据挖掘应用程序中，python 经常用于原型设计、小型数据处理任务。

于 2011-06-22T08:23:13.230 回答
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Python 越来越受欢迎，有很多库，并且对于原型设计非常有用。我发现由于 python 的许多版本及其对 C 库的依赖关系很难部署。

R 也很受欢迎，有很多库，并且是为数据科学设计的。然而，底层语言设计往往使事情变得过于复杂。

就个人而言，我更喜欢 Clojure，因为它具有出色的数据操作支持，并且可以与 Java 生态系统互操作。目前它的缺点是还没有太多的数据科学库！

于 2017-06-29T13:53:46.897 回答