丰富的图书馆收藏
易于使用和开源
代码可读性
灵活性
2.R编程语言
另一种顶级机器学习和AI编程语言是R编程语言，非程序员和程序员都可以使用。数据挖掘者、数据分析师和统计学家等非程序员发现R有很多用途。
R是处理大数的首选语言，它是使用大量统计数据的机器学习应用程序的首选语言。其用户友好的IDE和工具使您能够绘制图形和管理库。它还提供了多种工具来训练和评估机器学习算法以预测未来事件。
R在生物工程和生物医学统计领域得到了广泛的应用，但它在实现机器学习（如分类、回归和决策树形成）方面也很受欢迎。R的一些库包括用于处理分类和回归问题的CARET，以及用于创建数据分区的PARTY和rpart。
以下是R的一些主要优点：
开源编程语言
提供广泛的机器学习技术
简单的编程风格
高度灵活和跨平台兼容
3.Java
作为机器学习领域最知名的编程语言之一，Java在该行业拥有强大的控制力。它在具有Java开发背景的机器学习工程师中特别受欢迎，因为他们不需要学习Python或R等新的编程语言来实现机器学习模型。
Java的另一个关键方面是许多组织已经拥有大型Java代码库，并且许多用于大数据处理的开源工具都是用该语言编写的。这使机器学习工程师可以更轻松地将项目与现有代码存储库集成。
Java包含一系列使其成为绝佳选择的特性，例如易用性、更好的用户交互、打包服务、易于调试和数据的图形表示。它拥有大量用于机器学习的第三方库，例如JavaML，它是一个内置的机器学习库，提供了一组用Java实现的算法。
与Java相关的一些主要库包括Weka、JavaML、Deeplearning4j和ELKI。它还包括Java虚拟机，它是机器学习的最佳平台之一，因为它使工程师能够在多个平台上编写相同的代码。
以下是Java的一些主要优点：
许多用于ML的第三方库
可扩展性
Java虚拟机
易于具有Java开发背景的工程师
4.Julia
Julia是一种高性能、通用的动态编程语言，已成为Python和R的潜在竞争对手。它提供了许多专门用于机器学习的强大功能，同时它是一种用于开发广泛应用的通用语言-应用范围，它最适合用于高性能数值分析和计算科学。
Julia支持所有类型的硬件，例如TPU和GPU，它被Apple、Oracle、Disney和NASA等大公司使用。
机器学习语言是专门为实现构成许多机器学习算法的基础数学和科学查询而设计的。它的代码是通用可执行的，并且是可扩展的，这是机器学习工程师的基础。
以下是Julia的一些主要优点：
通用可执行
可扩展
支持Emacs和VIM等编辑器
许多专门用于ML的主要功能
5.LISP
在我们列出的5种最佳机器学习编程语言列表中，LISP是目前仍在使用的第二古老的编程语言。它主要是为专注于人工智能的应用程序而开发的。
编程语言导致了Python、Julia和Java等各种其他语言的创建。它还能够以30多种编程语言编写、编译和运行代码。LISP被认为是一种用于解决具体问题的高效且灵活的机器学习语言，因为它适应程序员正在编写的解决方案，这使其在其他一些顶级语言中脱颖而出。
在当今世界，LISP经常用于归纳逻辑问题和机器学习。它以创建有史以来第一个AI聊天机器人而广为人知，它至今仍可用于为电子商务等行业开发聊天机器人。
以下是LISP的一些主要功能：
快速原型制作能力
灵活高效
适应程序员正在编码的解决方案
支持符号表达式