這個主要取決于你學它的目的，我認為主要分兩種情況，一種是做學術研究，另一種是工程應用，下面分別說明。

對于做學術研究來說，不但要理解機器學習中各種算法的原理，為了有更進一步的發展，往往還需要能獨立進行數學推理，這時候為了更深刻的理解并應用算法，自己編程實現這些算法就是一種很好的學習途徑，比如說對于在校的研究生來說，如果能自己動手編寫這些算法，不但會加深對理論的理解，還會增加實踐經驗。對于自己實現這些算法，編程語言的首選是C/C++。

對于做工程應用來說，并不需要對各種算法有非常深刻的理解，只要理解他們的原理和工作機制就行，然后如果有現成的庫，那就更好了，沒必須所有東西都自己實現。目前的編程語言中，對機器學習支持比較好的是Matlab和Python，但是考慮到版權和費用問題，還是推薦使用Python,畢竟是一個開源項目，而且有很多支持機器學習的第三方庫，比如PyTorch，TensorFlow等。雖然Matlab功能強大，但是正版價格不菲。

總之，如果是學生，想要向學術方向發展，那么就選擇C/C++自己實現這些算法；如果是做工程，直接使用Python吧，它是目前最適合做人工智能開發的語言之一。