机器学习java
机器学习用python更合适。
机器学习不需要面向对象，不需要高可用，高并发等等。而这些是java主打。那python的发展就契合数据分析和数据挖掘。
机器学习用python更合适的原因：
python在机器学习方面的生态环境碾压java，很少有用java来做机器学习的。
Python的第三方库十分强大，特别是一些出名的numpy、pandas、pytorch等
python适合立马实践，随便打开一个控制台就能运行，并且可以很快的得到结果；而java需要打开特定的编程环境，然后编译运行结果。
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⑵ 为什么说人工智能和机器学习是Python 独有的专利，像其他C，JAVA 都无法实现什么原因
"说人工智能和机器学习是Python 独有的专利"，这就是吹嘘python的人说说而已。python受限于性能和多线程并发特性，并不适合高性能商业计算。所以，大型商用化的人工智能、机器学习计算引擎，还是用C语言、Java语言开发的。只有小规模计算，或者学习人工智能时，才会使用python开发计算引擎。
⑶ 有大佬吗，机器学习，可以用java吗，好多都是
您好，可以的，您想说好多都是用的python是吗？这个计算机语言是随着AI火起来的，有着简洁优美，可以起到很好的粘合作用，所以也被称为胶水语言。不过目前在企业级开发中java还是最为广泛运用的，python还是不太适合。而且，都是作为人工智能底层编程，python适合，java就不适合吗？肯定不是，用java也是可以的。
⑷ 北大青鸟java培训：人工智能开发常用的机器学习方法
随着互联网行业的不断发展，人工智能和AI技术得到更多人的热捧，那么在学习人工智能和AI技术时，应该掌握各种各样的机器学习方法。
下面四川java培训为大家介绍不同机器学习的具体方法。
什么是支持向量机？支持向量机是一种机器学习算法，可用于分类和回归问题。
它使用一种称为核心技术的方法来转换数据，并根据转换在可能的输出之间查找边界。
简单地说，北大青鸟发现它能够执行非常复杂的数据转换，并根据定义的标签或输出进行数据划分。
支持向量机的优势支持向量机不仅能够进行分类还能起到回归的作用，可以说是非线性支持向量机，也可以说是使用非线性核的支持向量机。
非线性支持向量机的算法计算边界不一定为直线。
四川UI设计认为好处是能够捕获数据点之间更复杂的关系。
因此，您不需要进行复杂的转换。
缺点是需要更多的计算，因此需要更长的训练时间。
核心技巧具体是什么呢？核技术可以转换得到的数据，具有几个优秀的特性，可以使用这些特性制作分类器，得出自己不知道的数据。
就像解开DNA的锁链一样。
首先，从这个不可见的数据向量开始。
使用核心提示时，会对其进行解密和自合成，从而创建一个连电子表格都无法理解的大型数据集。
但是，大数据开发发现随着数据集的扩展，类之间的边界变得清晰，SVM算法可以计算出更优化的超平面。
⑸ 北大青鸟java培训：人工智能开发机器学习的常用算法
我们在学习人工智能以及智能AI技术的时候曾经给大家介绍过不同的机器学习的方法，而今天我们就着重介绍一下，关于机器学习的常用算法都有哪些类型。
支持向量机是什么?支持向量机是一种有监督的机器学习算法，可以用于分类或回归问题。
它使用一种称为核技巧的技术来转换数据，然后根据这些转换在可能的输出之间找到一个边界。
简单地说，它做一些非常复杂的数据转换，然后根据定义的标签或输出来划分数据。
那么是什么让它如此伟大呢?支持向量机既能进行分类又能进行回归。
在本文中，我将重点介绍如何使用SVM进行分类。
我将特别关注非线性支持向量机，或者说是使用非线性核的支持向量机。
非线性支持向量机意味着算法计算的边界不一定是直线。
好处是您可以捕获数据点之间更复杂的关系，而不必自己做困难的转换。
缺点是训练时间更长，因为它需要更多的计算。
那么核技巧是什么?核技巧对你获得的数据进行转换。
有一些很好的特性，你认为可以用来做一个很好的分类器，然后出来一些你不再认识的数据。
这有点像解开一条DNA链。
你从这个看起来很难看的数据向量开始，在通过核技巧之后，它会被解开并自我复合，直到它现在是一个更大的数据集，通过查看电子表格无法理解。
但是这里有魔力，在扩展数据集时，你的类之间现在有更明显的界限，SVM算法能够计算出更加优化的超平面。
接下来，假设你是一个农民，你有一个问题-你需要设置一个围栏，以保护你的奶牛免受狼的攻击。
但是你在哪里建造篱笆?好吧，如果你是一个真正的数据驱动农民，你可以做的一件事就是建立一个基于你牧场中奶牛和狼的位置的分类器。
天津北大青鸟http://www.kmbdqn.cn/建议通过几种不同类型的分类器，我们看到SVM在从狼群中分离你的奶牛方面做得很好。
我认为这些图也很好地说明了使用非线性分类器的好处。
您可以看到逻辑和决策树模型都只使用直线。
⑹ 机器学习 和 java开发哪个有前途
机器学习相对于java开发来说，入门的门槛较高，可能会看学历和跨学科学习能力。目前机器学习所要掌握的技能挺多的。从业的话，机器学习岗位的薪酬普遍要高于java岗位40%以上，看个人能力哦。
现在也有挺多java工程师、安卓或ios工程师工作了几年后，薪酬上不去，而转行到机器学习的，我本身就是安卓开发5年，后来自己在网上自学了很多AI、机器学习相关的内容，但是总觉得无法实际应用，与就业会有些脱节。偶然条件下知道了菜鸟窝的人工智能特训营公开课，趁着免费多看了几遍。相当于带入了门，老师们是在阿里和网络的，知道企业真正所需的，讲的内容比较实在，你也可以去看看。他们还有一个机器学习的就业大课，相较于其他平台来说，涵盖的知识点多，内容也是由浅入深，就报名了。期待学习之后有所成长吧。
这里附上菜鸟窝的免费人工智能学习视频：入门人工智能
⑺ Python和Java学哪个更好
Java要更好一些，出来后工资也更高。
Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。
Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。
相关：
Java具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。
Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等。
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简介：本书涵盖了机器学习中的经典技术，如分类、聚类、降维、离群值检测、半监督学习和主动学习。同时介绍了近期高深的主题，包括流数据学习、深度学习以及大数据学习的挑战。每一章指定一个主题，包括通过案例研究，介绍前沿的基于Java的工具和软件，以及完整的知识发现周期：数据采集、实验设计、建模、结果及评估。每一章都是独立的，提供了很大的使用灵活性。附带的网站提供了源码和数据。对于学生和数据分析从业员来说，这确实很难得，大家可以直接用刚学到的方法进行实验，或者通过将这些方法应用到真实环境中，加深对它们的理解。
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⑼ java和python学习哪个未来发展前景更好
Python的发展前景要好一些。【python】是市场上需求量比较高的一门语言，应用区域多，可以从事岗位多，市场需求量非常大，就业机会有很多，薪资水平待遇比java高，python待遇更好。如需学习Java与Python，推荐选择【达内教育】。
java是一门资深的编程语言，也是普及率比较高的一门语言，有着非常丰富的第三方库，在市场上的需求量也是非常高的，可以从事web开发、网络开发以及app开发等工作，这些都是通过java来实现。
python拥有丰富强大的库，可以通过简洁优美的代码实现强大的功能，而且python语法简单、功能强大、适合零基础人员学习，python在人工智能、科学运算、数据分析以及网站开发等领域得到了很好的应用。感兴趣的话点击此处，免费学习一下
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