目前除了Python，还有一些其他的编程措辞也适宜机器学习，例如

R：R是一种专门用于统计剖析和数据科学的措辞，它有许多用于机器学习的库和包，例如caret, mlr, e1071等。
R也有强大的数据可视化功能，可以帮助开拓者探索和呈现数据。

Java和JavaScript：Java是一种广泛利用的面向工具的措辞，它有很高的性能和可扩展性。
Java也有一些用于机器学习的库和框架，例如Weka, Deeplearning4j, Apache Spark等。
JavaScript是一种紧张用于网页开拓的措辞，它可以让开发者在浏览器端运行机器学习模型，而不须要做事器真个支持。
JavaScript也有一些用于机器学习的库和框架，例如TensorFlow.js, Brain.js, Synaptic等。

C++：C++是一种低级的措辞，它可以直接操作硬件和内存，从而提高机器学习模型的运行速率和效率。
C++也是一些深度学习框架的底层实现措辞，例如TensorFlow, PyTorch, Caffe等。
C++还有一些用于机器学习的库，例如MLPack, Shark, Dlib等。

Julia：Julia是一种相对较新的措辞，它专注于数值打算和科学打算。
Julia有很高的实行速率和表达能力，它可以实现Python和C++之间的互操作性。
Julia也有一些用于机器学习的库和框架，例如Flux, Knet, ScikitLearn.jl等。

LISP：LISP是一种历史悠久的措辞，它是人工智能领域的先驱之一。
LISP有很强的符号处理和元编程能力，它可以让开发者创建自定义的语法和构造。
LISP也有一些用于机器学习的库和框架，例如clml, mgl, antik等。

以上便是一些适宜机器学习的措辞，当然还有其他的措辞也可以用于机器学习，例如Scala, Ruby, MATLAB等。
不同的措辞有不同的特点和上风，开拓者可以根据自己的需求和喜好选择得当的措辞。
措辞更适宜机器学习

本文中重点关注两种最盛行的措辞：Python 和 C++,下面将比较 Python 和 C++，以确定哪个是机器学习运用程序的更好选择。

Python措辞的优点：

大略和同等：Python的语法简洁

易懂，类似于英语，方便开拓者学习和理解。
Python不须要利用括号，只须要缩进就可以组织代码，减少了繁芜性。
丰富的库和框架：Python有许多专门用于机器学习和人工智能的库和框架，例如TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, spaCy, NLTK等。
这些库和框架供应了大量的预定义的函数和算法，可以帮助开拓者快速实现机器学习的功能。
灵巧性：Python是一种动态类型的措辞，不须要在源代码中声明变量、参数、函数或方法的类型。
这使得代码更加灵巧和简短。
Python也可以轻松地与其他措辞集成，例如C, C++, Java等。
平台无关性：Python的代码可以在不同的平台上运行，例如Windows, Mac, UNIX, Linux等。
这增加了代码的可移植性和兼容性。
弘大的社区支持：Python是一种盛行的开源编程措辞，拥有一个弘大的环球社区。
这个社区非常乐于帮助和欢迎各个水平的参与者。
这也有助于调试代码和贡献开源代码。

C++的优点

C++ 有几个优点，使其成为编程的盛行选择。
个中一个上风是它能够与其他措辞和工具集成。
它常日与 CUDA 和 OpenCL 等编程框架结合利用，许可利用 GPU 进行通用打算。
这可以显著加快深度学习任务的速率。

C++ 的另一个优点是它没有垃圾网络器，这意味着它没有连续运行的程序来管理内存分配和开释。
这对付须要精确内存管理的某些运用程序可能是有益的。

C++ 在几个关键领域也优于 Python。
C++ 的一个优点是它是一种静态类型的措辞，这意味着可以在编译过程中而不是在运行时捕获类型缺点。
这可以产生更高效和可靠的代码。

在性能方面，C++ 创建的运行代码比 Python 更紧凑、运行速率更快。
但是，有一些方法可以优化 Python 代码以提高其效率。
例如，像 Cython 这样的扩展可用于向 Python 添加静态类型，这许可将其编译为 C/C++ 并以与 C/C++ 相同的速率运行。
因此，可以将 C++ 和 Python 之间的性能差异降到最低。

为什么 Python 更受欢迎？

Python 的盛行可以归因于几个成分。
首先，它是一种易于学习和利用的措辞，这使得没有多年软件工程履历的初学者也能上手。
它还拥有大量可用于机器学习和数据剖析目的的库。

Python 盛行的另一个缘故原由是它在学术界被广泛利用，特殊是在机器学习领域。
许多研究职员利用 Python 来实现他们的模型，这导致了大量公开可用的 Python 实现。
这使开拓职员更随意马虎在现有事情的根本上进行构建。

虽然 C++ 是一种速率更快的措辞并供应对内存管理的更多掌握，但 Python 的易用性和清晰的语法使其成为许多开拓职员的首选。
根据 Stack Overflow 的 2022 年开拓职员调查，专业人士选择 Python 的可能性险些是 C++ 的两倍。

只管是一种阐明型措辞，Python 仍旧广泛用于机器学习。
许多机器学习库利用 C++ 编写的，但开拓职员创造，由于库的大略性和可用性，以上便是为什么Python更受欢迎的一些缘故原由。
当然，这并不虞味着其他措辞就不适宜机器学习，只是Python有一些独特的上风而已。

对付 ML，Python 和 C++ 哪个更好？

Python 和 C++ 是两种具有截然不同特性的编程措辞，在决定利用哪一种之前考虑它们各自的优点和缺陷很主要。
虽然 Python 因其易用性和更大略的学习曲线而在开拓职员中很受欢迎，但 C++ 仍旧是嵌入式系统和机器人技能最得当的平台。

Python 是一种高等措辞，善于于演习神经网络和加载数据等任务，使其成为人工智能近期发展的首选。
但是，它的性能在某些平台上可能会受到限定。
另一方面，C++ 是一种功能强大的措辞，可供应较低级别的掌握，使其成为嵌入式系统和机器人技能等资源受限环境的空想选择。

因此，Python和C++的选择取决于项目的详细需求。
虽然 Python 可能非常适宜高等任务，但 C++ 可能更适宜须要对系统资源进行细粒度掌握的低级任务。
在做出决定之前考虑每种措辞的上风和局限性很主要。