精通機器學習為什麼同時也必須精通一門編程語言？

01-06

發現機器學習目前已經有很多商業化或開源軟體，商業化軟體方面有SAP HANA、salford systems，開源的有mloss、DMOZ、LIBSVM、WEKA、scikit、OpenCv、Orange 、Mallet、NLTK、lucene等，亞馬遜、谷歌等甚至已經提供了進行大數據機器學習的API，按次計費提供商業化應用，但又聽到很多建議說，學機器學習必須要精通一門編程語言如c/c++、java、python、matlab、r等，想問的是：精通機器學習到底要不要同時精通一門編程語言？

精通機器學習不一定需要精通一門編程語言。假如你的數學功底達到了 Alexey Chervonenkis （VC理論的創始人之一，基本可以肯定不精通編程語言）的程度，那你可以去統計學習理論領域開疆拓土；假如你的運算能力達到了可以心算大矩陣奇異值分解，那你可以去直接人腦開發和優化新演算法，不會語言沒關係，寫偽代碼也可以。

假如你都做不到的話。。。大哥，會使用柵格法找參數真的不叫精通機器學習，頂多能算精通阿拉伯數字的閱讀。。。

在你所提到的「精通機器學習」這個概念裡面，包含著很多層定義。

機器學習的研究者大致有兩類人，第一類人側重於研究基礎理論，他們分布在各個大學、研究所等，他們玩的東西在你眼裡可能就是一些數學遊戲，推公式，算邊界，這些人對什麼編程工具可能並不多麼重視。MATLAB能搞定，Python可以，Java也可以，他們都是挑簡單粗暴的用，寫的代碼也許在工業屆會被噴死。但這絲毫不影響他們成為精通機器學習的人，或者成為大師級的人。第二類人存在於工業界，他們的直接目標是為公司的某個項目獲取實際效果，比如推薦系統、點擊率預估之類的。老闆給他們的直接任務可能是需要提高多少百分點，沒人關心你用的哪種高深的演算法。由於公司的代碼必須兼顧可擴展性，所以這些部門的技術老大對代碼質量要就比較嚴，代碼必須抽象的好而且效率要高，這時候你就不單單是在玩數學了，精通某種語言是首要條件。演算法構思的再好，代碼垃圾，效率差照樣是不會被接受的。所以對於工業界來講，你首先是一個機器學習工程師，僱用你是來解決問題的，你必須要拿出漂亮的代碼，這時候不精通語言你覺得能行嗎？

當然了，如果你是第三類人，理論紮實而且代碼也一流，那就可以去試試各大公司的研究院了，那裡有你的很多同類。

精通機器學習不需要精通編程語言

會使用這些工具叫做精通機器學習？會開發這些工具叫精通機器學習？

精通汽車設計需要精通物理么？現在汽車製造業已經這麼成熟了，賣輪子、方向盤、發動機、玻璃的商家到處有，扳手、螺絲刀、電鋸這些我都會用，真的有必要去學物理么？

-------某汽車組裝車間工人如是說

少年，精通機器學習工具之於精通機器學習，就像精通office辦公軟體之於精通計算機。

其實在精通機器學習(不是統計)的過程中，你已經精通了一門語言.

所以問題不成立，over

你是打算吹啊？

導師讓你參照某個論文實現一下演算法，作出結果你得能實現吧？

實現過程中你得會調試bug吧？

演算法實現後你得會製作數據分析圖表吧？

演算法效率低下你得會優化演算法吧？

導師說應用到一個項目裡面你得會做界面，做測試會安裝部署吧

導師讓你替他去現場對介面你得學會代碼管理維護吧。

導師說又有一篇論文。。。

你這還不叫精通嘛？

題主重新定義了「精通機器學習」。。。

題主我建議你先試試"精通C++"

當然啦，以後可以在簡歷上寫精通c++，一手好java，機器學習資深工程師....不過題主都不會編程你機器學習是用手算的嗎？

因為作為程序員，別人寫的程序都是垃圾

精通Python？不錯的選擇哦～ Matlab也要會～

額。。。。這個問題的邏輯有點亂。。。。

首先，精通機器學習不是你把描述里的軟體和工具玩得轉就了事的啦。。。。

我覺得要說對機器學習熟練（不是精通），達到的要求最低就是，你能夠根據具體業務，馬上找到一個合適的模型，然後做可行性的研究，然後再用以上工具做實際應用的開發。題主只說到了最後一點，前面的都沒說到呢。。。

另外，個人認為不用精通一門語言，語言是工具，是畫筆，精通固然好，前提是你必須要有好的模型，好的演算法才可以實現。

巧婦難為無米之炊，無鍋之炊亦然

建議找一本機器學習的書看看什麼是機器學習，再問這個問題，編程是靈魂我只想說這一句

你這精通的標準有點低...

machine learn in action 的作者python寫的那麼爛也照樣出書了

工欲善其事，必先利其器。

不需要精通一門語言吧，日常的使用就可以了。

做機器學習，總要對自己設計的演算法做實驗進行驗證吧，這些都需要編程語言進行處理的，會用就行，不耽誤自己做實驗。