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    Javaは、1995年にサン・マイクロシステムズが開発したプログラミング言語です。表記法はC言語に似ていますが、既存のプログラミング言語の短所を踏まえていちから設計されており、最初からオブジェクト指向性を備えてデザインされています。セキュリティ面が強力であることや、ネットワーク環境での利用に向いていることが特徴です。Javaで作られたソフトウェアは基本的にいかなるプラットフォームでも作動します。

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    C++はC言語をもとにしてつくられた最もよく使われるマルチパラダイムプログラミング言語の1つです。オブジェクト指向、ジェネリック、命令型など広く対応しており、多目的に使用されています。

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    データマイニングは、購買履歴やクレジットカードの利用履歴、電話の通話履歴など企業にある大量のデータを解析して、その中に隠れたパターンやルールを探し出す技術です。DMと略されることもあります。

javaとc++、どちらが統計解析、機械学習、データマイニングに向いていますか?

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回答 8

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yu-ki000

score 52

オブジェクト指向言語を本格的に勉強しようと思うのですが、できれば機械学習や統計解析、データマイニングに応用できればと思っております。

どちらのほうが適当でしょうか?
機械学習、統計解析、データマイニングでやることは違ってくるとは思うのですが、回答よろしくお願いします。

一応C言語の基礎とjavaで簡単なGUIの作製ができるくらいは勉強しました。
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回答 8

+5

先にお二方がコメントされていますが、私は少し違った意見です。
私はRでがっつり統計分析を勉強しましたが、そこからCUDAによる並列計算やHadoopによる分散処理に展開するのに苦労しました。また、確かにRやPythonを使えば統計分析や機械学習の諸手法を使用した分析を楽に行うことができますが、プログラミングという意味では楽すぎるのかもしれません。
したがいまして、先を見据えればc++やjavaで最初から統計分析や機械学習の諸手法を実装されるのに挑戦するメリットはあるかと思います。(最初はかなり大変かと思いますが。。。)

また、c++とjavaについてはHadoopによる分散処理をしないのであれば c++でよろしいかと思います。c++を使用した統計分析の計算は数多く見られ、また、Rとc++を連携させるなどの使用例も存在するためです。

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機械学習に応用したくてオブジェクト指向を学びたいというのならHadoopが使えるJavaかな.

また,ただ単に機械学習や統計,データマイニングを学びたいというのならPython,Rがお勧めです.
特にPythonでもオブジェクト指向も学べるしスクリプト言語なので学びやすいと思います.

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+2

上の方の回答に似ていますが、やはりオブジェクト指向の勉強と機械学習や統計解析、データマイニングの勉強は分けて考えた方が良いように思います。

単にオブジェクト指向言語を使うということと、例えばデザインパターンのようなオブジェクト指向の概念を理解するのは別のことです。

例えば、javaを使っていても、用途が「機械学習や統計解析、データマイニング」だと、数値計算やアルゴリズム等の別のところに労力を取られてしまって、なかなかオブジェクト指向の考え方を理解する機会には恵まれない気がします。

オブジェクト指向の勉強はjava/c++、機械学習や統計解析、データマイニングの勉強はPython/Rと分けて考えて、それぞれ独立で勉強するのがオススメです。

ただ、javaとc++のどちらを勉強した方が今後「機械学習や統計解析、データマイニング」に応用できるかという意味では、上の回答の方と同じで、ややjavaの方が汎用性があるかと思います。

頑張ってください!

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機械学習を始められる前に、基本的な統計量の計算を実装出来る様にしておくことが
先決かな・・・と思います。

言語はCでもC++でもjavaでも何でも良いと思います。
最近はライブラリが充実しているので、とっかかりはそれらを使うのが楽で良いですが、
後々の事を考えると、最初は大変でも自分で中身を理解してスクラッチで実装出来る様に
なっておくのが良いのではないでしょうか。

とにもかくにも焦らず、じっくり進めていくのが良いでしょう。

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始めは良書か教えてくれる人を元にすすめました。
言語は機械学習の概念がわかればいつでも変えれるので。
下の本はほとんどpythonですが、一度他の言語をしていればすぐに慣れまます。

深層学習は読書会や勉強会で概念の勉強や実装方法を学んでいます。
その他の機械学習は実践機械学習を実装しながら、勉強会で有識者のかたに学んでいます。
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どちらも向いていません。機械学習や統計解析を念頭に置くのであればpythonをおすすめします。java,c++は必要になってから手を出せば良いでしょう。

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オブジェクト志向といえば、Pythonのscikit-learnがしっかりと設計されているのを連想しました。
そういうフルスタックな機械学習ライブラリのコードを参考にするということであれば、
オブジェクト志向とデータマイニングを同時に学べてお得かもしれません。

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機械学習の勉強をする上で、どのアルゴリズムにどういう利点があって、どういう欠点があるのかということを学ぶのであれば、様々なライブラリが揃っているPython一択。
フルスクラッチでコーディングする能力を鍛えたいのであれば、多少汚いコードを書いても軽快に動くC++がおすすめです。

後者について補足すると、機械学習など統計分野では下手に書くと4重のループになることも珍しくありません。
なので、無茶なfor文を回しても容易に並列化やベクトル化ができるC++がおすすめです。

あと、JavaですがあなたがJavaが好きでとかでない限りオススメできません。
あまり統計ライブラリが充実しているとは言い難く、また実行速度も低速で色々試すには向きません。

ただ、やはり自分が好きな言語、もしくは興味のある言語でないとそもそも勉強が進まないことがあるので、およそそのどちらかの言語を選択すべきと私は思います。

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