如果是為了找工作，建議還是學習python來學習機器學習，因為其國內的使用程度明顯高於octave，而且python入門也非常容易。

其實兩者都是一種工具而已，重要的是對機器學習算法理論和領域應用的學習而非工具

建議python，99%的國內公司裡面基本上不會有Octave。

而且python開源庫很多，學習成本也低。

其實我們組大部分用的c++進行機器學習的，底層的模型也是用c++封裝的。

語言只是工具，講道理的話，什麼語言都可以。

建議使用Python進行機器學習。為什麼？因為大型的專案你可以用Python做介面呼叫，但你無法用Octave做client端，目前來看快速實現演算法原型Python已經比Octave快了，所以Octave在這點上也難體現優勢。

其次，吳恩達在機器學習使用Octave是因為當時Python還沒那麼火，你看他現在的deeplearning教程也是用Python作為程式語言，也可以體現Python的流行趨勢和對開發者而言的友好程度了。

老吳的本意（哈哈，我猜的）是教學生們機器學習的基礎以及演算法背後的數學原理，例子都是資料量小的，可實現和驗證演算法即可，有octave工具能用就行了。數學好了，用什麼工具都行。不過python最近爆炸了，你值得擁有…