機器學習pythonmatlab
Python簡單易學、免費開源、高層語言、可移植性超強、可擴展性、面向對象、可嵌入型、豐富的庫、規范的代碼等。Python除了極少的涉及不到的開發之外，其他基本上可以說全能：系統運維、圖形處理、數學處理、文本處理、資料庫編程、網路編程、web編程、多媒體應用、pymo引擎、爬蟲編寫、機器學習、人工智慧等等。Python的應用特別廣，中國現在的人才缺口超過100萬。
如果你想要專業的學習Python開發，更多需要的是付出時間和精力，一般在2w左右。應該根據自己的實際需求去實地看一下，我個人推薦動力節點這個學校，先好好試聽之後，再選擇適合自己的。只要努力學到真東西，前途自然不會差。
2. 機器學習建模用matlab和Python的區別是什麼
matlab偏學術應用，python也能學術用，同時工作上也能用。所以，總體來看還是用py比較好
3. 機器學習一定要python嗎
機器學習不一定要用python你也可以選擇用matlab，C/C++甚至是lua。。。學什麼語言是根據你自身的學科性質和研究的偏好來定的。給你舉個簡單的例子，如果你關注的是演算法落地，那麼你應該學C++和python，python是用來快速實現演算法的，也就是去跑demo用，而驗證了演算法的有效性之後，需要用C或者C++實現演算法的落地。
如果你只是為了研究或者畢業用的話，還是只學python或者matlab吧，因為這兩個有很多庫很強大~
4. 如何利用python語言實現機器學習演算法
基於以下三個原因，我們選擇Python作為實現機器學習演算法的編程語言：(一) Python的語法清晰；(二) 易於操作純文本文件；(三) 使用廣泛，存在大量的開發文檔。 可執行偽代碼 Python具有清晰的語法結構，大家也把它稱作可執行偽代碼（executable pseudo-code）。默認安裝的Python開發環境已經附帶了很多高級數據類型，如列表、元組、字典、集合、隊列等，無需進一步編程就可以使用這些數據類型的操作。使用這些數據類型使得實現抽象的數學概念非常簡單。此外，讀者還可以使用自己熟悉的編程風格，如面向對象編程、面向過程編程、或者函數式編程。不熟悉Python的讀者可以參閱附錄A，該附錄詳細介紹了Python語言、Python使用的數據類型以及安裝指南。 Python語言處理和操作文本文件非常簡單，非常易於處理非數值型數據。Python語言提供了豐富的正則表達式函數以及很多訪問Web頁面的函數庫，使得從HTML中提取數據變得非常簡單直觀。 Python比較流行 Python語言使用廣泛，代碼範例也很多，便於讀者快速學習和掌握。此外，在開發實際應用程序時，也可以利用豐富的模塊庫縮短開發周期。 在科學和金融領域，Python語言得到了廣泛應用。SciPy和NumPy等許多科學函數庫都實現了向量和矩陣操作，這些函數庫增加了代碼的可讀性，學過線性代數的人都可以看懂代碼的實際功能。另外，科學函數庫SciPy和NumPy使用底層語言（C和Fortran）編寫，提高了相關應用程序的計算性能。本書將大量使用Python的NumPy。 Python的科學工具可以與繪圖工具Matplotlib協同工作。Matplotlib可以繪制二D、三D圖形，也可以處理科學研究中經常使用到的圖形，所以本書也將大量使用Matplotlib。 Python開發環境還提供了互動式shell環境，允許用戶開發程序時查看和檢測程序內容。 Python開發環境將來還會集成Pylab模塊，它將NumPy、SciPy和Matplotlib合並為一個開發環境。在本書寫作時，Pylab還沒有並入Python環境，但是不遠的將來我們肯定可以在Python開發環境找到它。 Python語言的特色 諸如MATLAB和Mathematica等高級程序語言也允許用戶執行矩陣操作，MATLAB甚至還有許多內嵌的特徵可以輕松地構造機器學習應用，而且MATLAB的運算速度也很快。然而MATLAB的不足之處是軟體費用太高，單個軟體授權就要花費數千美元。雖然也有適合MATLAB的第三方插件，但是沒有一個有影響力的大型開源項目。 Java和C等強類型程序設計語言也有矩陣數學庫，然而對於這些程序設計語言來說，最大的問題是即使完成簡單的操作也要編寫大量的代碼。程序員首先需要定義變數的類型，對於Java來說，每次封裝屬性時還需要實現getter和setter方法。另外還要記著實現子類，即使並不想使用子類，也必須實現子類方法。為了完成一個簡單的工作，我們必須花費大量時間編寫了很多無用冗長的代碼。Python語言則與Java和C完全不同，它清晰簡練，而且易於理解，即使不是編程人員也能夠理解程序的含義，而Java和C對於非編程人員則像天書一樣難於理解。 所有人在小學二年級已經學會了寫作，然而大多數人必須從事其他更重要的工作。 ——鮑比·奈特 也許某一天，我們可以在這句話中將「寫作」替代為「編寫代碼」，雖然有些人對於編寫代碼很感興趣，但是對於大多數人來說，編程僅是完成其他任務的工具而已。Python語言是高級編程語言，我們可以花費更多的時間處理數據的內在含義，而無須花費太多精力解決計算機如何得到數據結果。Python語言使得我們很容易表達自己的目的。 Python語言的缺點 Python語言唯一的不足是性能問題。Python程序運行的效率不如Java或者C代碼高，但是我們可以使用Python調用C編譯的代碼。這樣，我們就可以同時利用C和Python的優點，逐步地開發機器學習應用程序。我們可以首先使用Python編寫實驗程序，如果進一步想要在產品中實現機器學習，轉換成C代碼也不困難。如果程序是按照模塊化原則組織的，我們可以先構造可運行的Python程序，然後再逐步使用C代碼替換核心代碼以改進程序的性能。C++ Boost庫就適合完成這個任務，其他類似於Cython和PyPy的工具也可以編寫強類型的Python代碼，改進一般Python程序的性能。 如果程序的演算法或者思想有缺陷，則無論程序的性能如何，都無法得到正確的結果。如果解決問題的思想存在問題，那麼單純通過提高程序的運行效率，擴展用戶規模都無法解決這個核心問題。從這個角度來看，Python快速實現系統的優勢就更加明顯了，我們可以快速地檢驗演算法或者思想是否正確，如果需要，再進一步優化代碼
5. Python語言下的機器學習庫
Python語言下的機器學習庫
Python是最好的編程語言之一，在科學計算中用途廣泛：計算機視覺、人工智慧、數學、天文等。它同樣適用於機器學習也是意料之中的事。當然，它也有些缺點；其中一個是工具和庫過於分散。如果你是擁有unix思維（unix-minded）的人，你會覺得每個工具只做一件事並且把它做好是非常方便的。但是你也需要知道不同庫和工具的優缺點，這樣在構建系統時才能做出合理的決策。工具本身不能改善系統或產品，但是使用正確的工具，我們可以工作得更高效，生產率更高。因此了解正確的工具，對你的工作領域是非常重要的。
這篇文章的目的就是列舉並描述Python可用的最有用的機器學習工具和庫。這個列表中，我們不要求這些庫是用Python寫的，只要有Python介面就夠了。我們在最後也有一小節關於深度學習（Deep Learning）的內容，因為它最近也吸引了相當多的關注。
我們的目的不是列出Python中所有機器學習庫（搜索「機器學習」時Python包索引(PyPI)返回了139個結果），而是列出我們所知的有用並且維護良好的那些。另外，盡管有些模塊可以用於多種機器學習任務，我們只列出主要焦點在機器學習的庫。比如，雖然Scipy包含一些聚類演算法，但是它的主焦點不是機器學習而是全面的科學計算工具集。因此我們排除了Scipy（盡管我們也使用它！）。
另一個需要提到的是，我們同樣會根據與其他科學計算庫的集成效果來評估這些庫，因為機器學習（有監督的或者無監督的）也是數據處理系統的一部分。如果你使用的庫與數據處理系統其他的庫不相配，你就要花大量時間創建不同庫之間的中間層。在工具集中有個很棒的庫很重要，但這個庫能與其他庫良好集成也同樣重要。
如果你擅長其他語言，但也想使用Python包，我們也簡單地描述如何與Python進行集成來使用這篇文章列出的庫。
Scikit-LearnScikit Learn是我們在CB Insights選用的機器學習工具。我們用它進行分類、特徵選擇、特徵提取和聚集。我們最愛的一點是它擁有易用的一致性API，並提供了很多開箱可用的求值、診斷和交叉驗證方法（是不是聽起來很熟悉？Python也提供了「電池已備(譯註：指開箱可用)」的方法）。錦上添花的是它底層使用Scipy數據結構，與Python中其餘使用Scipy、Numpy、Pandas和Matplotlib進行科學計算的部分適應地很好。因此，如果你想可視化分類器的性能（比如，使用精確率與反饋率(precision-recall)圖表，或者接收者操作特徵(Receiver Operating Characteristics，ROC)曲線），Matplotlib可以幫助進行快速可視化。考慮到花在清理和構造數據的時間，使用這個庫會非常方便，因為它可以緊密集成到其他科學計算包上。
另外，它還包含有限的自然語言處理特徵提取能力，以及詞袋（bag of words）、tfidf（Term Frequency Inverse Document Frequency演算法）、預處理（停用詞/stop-words，自定義預處理，分析器）。此外，如果你想快速對小數據集（toy dataset）進行不同基準測試的話，它自帶的數據集模塊提供了常見和有用的數據集。你還可以根據這些數據集創建自己的小數據集，這樣在將模型應用到真實世界中之前，你可以按照自己的目的來檢驗模型是否符合期望。對參數最優化和參數調整，它也提供了網格搜索和隨機搜索。如果沒有強大的社區支持，或者維護得不好，這些特性都不可能實現。我們期盼它的第一個穩定發布版。
StatsmodelsStatsmodels是另一個聚焦在統計模型上的強大的庫，主要用於預測性和探索性分析。如果你想擬合線性模型、進行統計分析，或者預測性建模，那麼Statsmodels非常適合。它提供的統計測試相當全面，覆蓋了大部分情況的驗證任務。如果你是R或者S的用戶，它也提供了某些統計模型的R語法。它的模型同時也接受Numpy數組和Pandas數據幀，讓中間數據結構成為過去！
PyMCPyMC是做貝葉斯曲線的工具。它包含貝葉斯模型、統計分布和模型收斂的診斷工具，也包含一些層次模型。如果想進行貝葉斯分析，你應該看看。
ShogunShogun是個聚焦在支持向量機（Support Vector Machines, SVM）上的機器學習工具箱，用C++編寫。它正處於積極開發和維護中，提供了Python介面，也是文檔化最好的介面。但是，相對於Scikit-learn，我們發現它的API比較難用。而且，也沒提供很多開箱可用的診斷和求值演算法。但是，速度是個很大的優勢。
GensimGensim被定義為「人們的主題建模工具（topic modeling for humans）」。它的主頁上描述，其焦點是狄利克雷劃分（Latent Dirichlet Allocation， LDA）及變體。不同於其他包，它支持自然語言處理，能將NLP和其他機器學習演算法更容易組合在一起。如果你的領域在NLP，並想進行聚集和基本的分類，你可以看看。目前，它們引入了Google的基於遞歸神經網路（Recurrent Neural Network）的文本表示法word2vec。這個庫只使用Python編寫。
OrangeOrange是這篇文章列舉的所有庫中唯一帶有圖形用戶界面（Graphical User Interface，GUI）的。對分類、聚集和特徵選擇方法而言，它是相當全面的，還有些交叉驗證的方法。在某些方面比Scikit-learn還要好（分類方法、一些預處理能力），但與其他科學計算系統（Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas）的適配上比不上Scikit-learn。但是，包含GUI是個很重要的優勢。你可以可視化交叉驗證的結果、模型和特徵選擇方法（某些功能需要安裝Graphviz）。對大多數演算法，Orange都有自己的數據結構，所以你需要將數據包裝成Orange兼容的數據結構，這使得其學習曲線更陡。
PyMVPAPyMVPA是另一個統計學習庫，API上與Scikit-learn很像。包含交叉驗證和診斷工具，但是沒有Scikit-learn全面。
深度學習盡管深度學習是機器學習的一個子節，我們在這里創建單獨一節的原因是，它最新吸引了Google和Facebook人才招聘部門的很多注意。
TheanoTheano是最成熟的深度學習庫。它提供了不錯的數據結構（張量，tensor）來表示神經網路的層，對線性代數來說很高效，與Numpy的數組類似。需要注意的是，它的API可能不是很直觀，用戶的學習曲線會很高。有很多基於Theano的庫都在利用其數據結構。它同時支持開箱可用的GPU編程。
PyLearn2還有另外一個基於Theano的庫，PyLearn2，它給Theano引入了模塊化和可配置性，你可以通過不同的配置文件來創建神經網路，這樣嘗試不同的參數會更容易。可以說，如果分離神經網路的參數和屬性到配置文件，它的模塊化能力更強大。
DecafDecaf是最近由UC Berkeley發布的深度學習庫，在Imagenet分類挑戰中測試發現，其神經網路實現是很先進的（state of art）。
Nolearn如果你想在深度學習中也能使用優秀的Scikit-learn庫API，封裝了Decaf的Nolearn會讓你能夠更輕松地使用它。它是對Decaf的包裝，與Scikit-learn兼容（大部分），使得Decaf更不可思議。
OverFeatOverFeat是最近貓vs.狗（kaggle挑戰）的勝利者，它使用C++編寫，也包含一個Python包裝器（還有Matlab和Lua）。通過Torch庫使用GPU，所以速度很快。也贏得了ImageNet分類的檢測和本地化挑戰。如果你的領域是計算機視覺，你可能需要看看。
HebelHebel是另一個帶有GPU支持的神經網路庫，開箱可用。你可以通過YAML文件（與Pylearn2類似）決定神經網路的屬性，提供了將神級網路和代碼友好分離的方式，可以快速地運行模型。由於開發不久，就深度和廣度上說，文檔很匱乏。就神經網路模型來說，也是有局限的，因為只支持一種神經網路模型（正向反饋，feed-forward）。但是，它是用純Python編寫，將會是很友好的庫，因為包含很多實用函數，比如調度器和監視器，其他庫中我們並沒有發現這些功能。
NeurolabNeuroLab是另一個API友好（與Matlabapi類似）的神經網路庫。與其他庫不同，它包含遞歸神經網路（Recurrent Neural Network，RNN）實現的不同變體。如果你想使用RNN，這個庫是同類API中最好的選擇之一。
與其他語言集成你不了解Python但是很擅長其他語言？不要絕望！Python（還有其他）的一個強項就是它是一個完美的膠水語言，你可以使用自己常用的編程語言，通過Python來訪問這些庫。以下適合各種編程語言的包可以用於將其他語言與Python組合到一起：R -> RPythonMatlab -> matpythonJava -> JythonLua -> Lunatic PythonJulia -> PyCall.jl
不活躍的庫這些庫超過一年沒有發布任何更新，我們列出是因為你有可能會有用，但是這些庫不太可能會進行BUG修復，特別是未來進行增強。MDPMlPyFFnetPyBrain如果我們遺漏了你最愛的Python機器學習包，通過評論讓我們知道。我們很樂意將其添加到文章中。
6. 學習人工智慧是否需要學習python語言或者matlab
瀉葯，在我看來，你應該先把機器學習的演算法都學習下。然後推導下，這個時候數學就很關鍵了，沒有數學底子學機器學習完全是扯淡
然後在可以做一些小案例，這個時候再談用什麼語言吧。R，MATLAB，Python都可以。Python只是用的多一點而已。
大二，下學期應該可以進實驗室學習下。這樣進步的快好多。
另外octave就不要用了。直接用Python就好。也別聽什麼人工智慧不智能，都是機器學習，媒體炒作而已。說白了這么多年還是那些演算法～
7. 機器學慣用python好，還是matlab好，本人會matlab
numpy, scipy, pandas, matplotlib。 scikit-learn 前4個庫裝完就可以吊打MATLAB基礎功能了。 至於MATLAB里的工具箱，則需要額外找python的庫進行擴充。 最後一個安裝好，則除深度學習之外的機器學習都搞定了
8. 學習機器學習，必須要用python嗎
並不是說學習機器學習，必須用Python語言，只是Python相對於其他語言而言更加簡單、容易入門，同時Python在機器學習領域有非常不錯的表現，所以很多人首選Python。
9. 大佬們，如果用神經網路去解決水質檢測的項目，用Python還是matlab好點
題主你提到用【神經網路】解決【水質檢測項目】，用【Python】還是【Matlab】。我對【水質檢測】不了解，但猜測是跟【數據分析/挖掘/建模】相關的項目。
Python是時下最熱門【數據分析/挖掘】的工具，其豐富的庫資源可以供你調用各式各樣的【演算法】，包括【神經網路】。再加上Python簡單易學好上手，遍地都是免費的學習資料，這就可以讓大家可以輕松實現一些【機器學習/深度學習的演算法】。另外補充一下，MATLAB幾乎是一個快被工業界淘汰的工具，大概只有學校裡面才會使用吧。你打開招聘網站搜索一下就知道Python比MATLAB火熱得多。
最後再給題主推薦一些書籍和網站吧~
1 Python
1.1廖雪峰Python教程，被譽為Python教父的男人，這個教程非常之經典，也很全面。網頁鏈接
1.2 知乎大佬的Python教程，專為小白設計，適合沒有編程基礎和計算機基礎的人群。網頁鏈接
1.3 Python編程：從入門到實踐。這本書也是新手的福利，講解很細致，後面還會教大家怎麼用Python實現一個游戲項目——飛機大戰，成就感慢慢。網頁鏈接
2 神經網路
2.1 神經網路是機器學習和深度學習的交叉點，深入神經網路之前最好先學一點高等數學和線性代數，這里推薦MIT的公開課網頁鏈接和3Blue1Brown的視頻網頁鏈接
2.2 有了數學方便的基礎後理解神經網路就容易很多了，吳恩達的機器學習很適合入門。網頁鏈接
2.3 看完機器學習再看深度學習的神經網路的話，很容易就能學會了。深度學習推薦這個課程網頁鏈接