四大机器学习编程语言对比：R、Python、MATLAB、Octave
我们对R、Python、MATLAB和OCTAVE这四种机器学习编程语言工具进行了对比分析。详细介绍了这些机器学习编程语言工具的优缺点，并具有参考价值。更多机器学习相关内容
R 语言
R 是一种用于统计计算和图的语言及环境。它是一个 GNU 项目，与贝尔实验室的 John Chambers 及其同事开发的 S 语言及环境类似。R 可以视为 S 的一种不同实现。二者存在一些重要差异，但使用 S 写的很多代码在 R 下运行时无需修改。 更多机器学习相关内容
优点：
端到端开发到执行（一些 brokers package 允许执行，IB）
开发速度快（比 Python 的代码少 60%）
开源包多
成熟的量化交易包（quantstrat、quantmod、performanceanalyitics、xts）
社区最大
使用 rcpp 可以整合 R 和 C++/C
缺点：
比 Python 慢，尤其是在迭代循环和非向量化函数中
比 Matlab 绘图差，难以实现交互式图表
开发独立软件应用的能力存在一定的局限性更多关于机器学习的知识
Python
Python 是一种通用用途的解释型高级编程语言，由 Guido van Rossum 开发于 1991 年，并于同年首次发布。其设计理念着重于代码易读性，并通过大量空格增强了可读性特征。该语言架构使得它既能应用于大规模软件开发也能适应小型项目需求
优点：
端到端开发到执行（一些 brokers package 允许执行，IB）
开源包（Pandas、Numpy、scipy）
交易包（zipline、pybacktest、pyalgotrade）
最适合一般编程和应用程序开发
可连接 R、C++ 和其他语言的「胶水」语言
总体速度最快，尤其是在迭代循环中
机器学习领域中的各类知识分享平台
缺点：
有一些不成熟的包，尤其是交易包
有些包与其他包不兼容或包含重叠
在金融领域的社区比 R 小
与 R 或 Matlab 相比，相同操作需要更多代码
检测静默错误（silent error）通常会占用较长时间（即使在具备可视化调试器/IDE的情况下）
MATLAB
MATLAB（matrix laboratory）是一种基于科学计算和工程分析需求而发展起来的重要工具软件平台。该系统由MathWorks公司精心设计并开发完成，在支持多种编程范式的同时广泛应用于科学计算领域。作为一个功能强大的专业编程工具,MATLAB提供了强大的矩阵运算能力,并内置了函数调用接口用于数据可视化,还提供了完整的算法开发环境以及用户界面设计功能,同时其开放式的接口设计使其能够与C/C++/C#/.NET等主流编程语言构建良好的交互连接,从而在工程应用中展现出独特的优势和广泛的适用范围
虽然 MATLAB 的最初设计目标是数值计算领域的发展需求，在其可选工具箱中采用了 MuPAD symbolic engine这一强大的符号计算引擎支持了许多复杂的数学运算。此外，在这些基础之上附加功能 Simulink则扩展了多域仿真能力和基于模型的设计方法用于动态系统和嵌入式系统的开发与仿真工作。
优点：
最快的数学和计算平台，尤其是向量化运算／线性矩阵代数。
适合所有数学和交易领域的商业级软件。
脚本简短，但高度集成了所有包。
拥有图和交互式图表的最佳可视化
具备良好测试和支持。
易于管理多线程支持和垃圾收集
最好的调试器
缺点：
无法执行，必须转换成另一种语言。
昂贵：每个 license 大约 1000 美元，每添加一个包需要额外支付 50+ 美元。
无法与其他语言很好地集成。
不易识别该交易系统的偏差（其架构基于数学与工程模拟）
不易识别该交易系统的偏差（其架构基于数学与工程模拟）
糟糕的迭代循环性能。
无法开发单独的应用。
Octave
Octave 相当于商业用途的语言 MATLAB 的开源项目，并被定义为一种基于脚本的矩阵运算语言（scripting language for matrix operations）。其语法结构约与 MATLAB 保持一致。该软件专为工程师开发，并内置了许多工程常用的功能包，包括广泛的时间序列分析工具箱、统计工具箱以及绘图功能等。
优点：
首先指出，在目前阶段，并不存在具有鲁棒性的Octave编译器。然而由于该软件能够免费获取安装，并不需要具备鲁棒性的编译器支持。
Octave 和 Matlab 在语言元素上高度相似, 但存在少数例外情况, 如嵌套函数. Octave 维持着持续活跃的发展状态, 并对任何与 Matlab 语法不一致的地方都被视为缺陷或需要解决的问题.
Octave 提供了丰富的工具箱；若无需生成图形输出，则即使仅作少量修改即可使运行结果基本一致。
图形方面的能力是 Matlab 的长项。Matlab 最新版本拥有 GUI 设计器，并配备有丰富而实用的可视化功能。
Octave typically employs GNU Plot or JHandles as its graphing packages. Among these, J_handles is notably more akin to the graphing utilities available in Matlab. However importantly, Octave lacks a component that serves as a GUI design tool. Its visualization capabilities are somewhat constrained and lack compatibility with Matlab.
在集成开发环境中也面临类似挑战：Octave拥有一个QTOctave项目，并且目前仍处于初期阶段
Octave社区的协作可能促进该软件迅速提供更加美观且兼容性更强的图形界面（GUI）能力。
缺点：
它只是 MATLAB 的免费开源版本，无法带给用户新的东西。
涉及机器学习的各个方面已获得广泛的关注与研究。
L(\theta) = \sum_{i=1}^{N} \text{CE}(y_i, \hat{y}_i)
该模型通过最大化似然函数实现对数据分布的学习。
通过使用深度神经网络架构来提升预测准确性。
在实验部分将详细展示模型在不同基准数据集上的性能评估结果。
下表列出了数据分析专家和机器学习专家常用的工具，请您方便查阅这些工具的普及程度。
部分内容来自网络；如有需要转载，请联系作者获取授权。更多信息及下载地址详见以下链接：
100G Python学习资源包；内容涵盖基础到进阶知识点；助力快速掌握Python编程技巧。
阿里云K8s实践手册；深入解析容器化技术与 Kubernetes 管理方案；助您高效部署云原生应用。
阿里云CDN排坑指南；系统梳理 CDN 常见问题及解决方案；助您打造高可用性网络架构。
ECS运维指南；基于ECS弹性计算服务的运行维护与优化策略分享；为云计算环境提供专业建议。
DevOps实践手册；从开发到运维全流程实战经验总结；助力企业实现敏捷交付与持续改进。
Hadoop大数据实战手册；深入探讨大数据分析框架与 Hadoop 环境配置与优化技巧。
Knative云原生应用开发指南；全面解析分布式系统设计与容器化部署规范。
OSS运维实战手册；系统化讲解开源软件管理流程及工具应用方法论。
云原生架构白皮书；探讨云计算时代新型架构设计原则与实现路径选择建议。
Zabbix企业级分布式监控系统源码文档；附带完整代码解析及运行环境搭建指导视频。
10G大厂面试题戳领