一、哪个平台更适合机器学习
不知道你说的平台指的是什么，机器学习牵涉到很多数学算法，所以一般能提供丰富数学算法的平台比较好，语言的话r，python都不错，fortran不知道是不是也可以，matlab当然是比较经典了，另外就是运算量比较大，所以可以用硬件（比如显卡或dsp）加速的平台会更好，而hadoop等分布式计算平台可能倒未必有利。
二、有哪些windows下好用的机器学习深度学习框架
两者不是同一个level上的，深度学习是机器学习的一种。最近火的发紫的深度学习实际上指的的深度神经网络学习，普通神经网络由于训练代价较高，一般只有3-4层，而深度神经网络由于采用了特殊的训练方法加上一些小trick，可以达到8-10层。深度神经网络能够捕捉到数据中的深层联系，从而能够得到更精准的模型，而这些联系不容易被普通的机器学习方法所发觉。
三、机器学习用什么语言或者平台比较合适
首先推荐Matlab。原因是机器学习大神Andrew Ng在Coursera上有一门课，就叫Machine Learning。里面详细讲述了每个机器学习算法的原理和实现步骤。每一章都有作业，作业是用Matlab写的。容易上手。把作业做过一遍以后，对机器学习就会有完整清晰地认识。
其次推荐Python。推荐用Python的Scipy和Sklearn工具包。
这两个包囊括了目前所有基础的机器学习模型，比如线性回归、逻辑回归、支撑向量机、朴素贝叶斯等。并且可以在它们的主页上找到非常详细的教程。
另外一种很流行的是R。但个人觉得，用过前两个，你基本已经会了。
四、机器学习一般常用的算法有哪些？哪个平台学习机器算法比较好
通常而言，能够深入研究机器学习算法，并按照自己项目需求进行定制开发的人，编程语言真的是一个很次要的问题。
自己去google搜索下面的关键词吧，很多机器学习的算法实现。
machine learning in Java
machine learning in C++
machine learning in Python
machine learning in Matlab
machine learning in R
