Разница между Python и R машинного обучения

Машинное обучение - это извлечение знаний из данных, и его применение в последние годы стало повсеместным в повседневной жизни. Методы машинного обучения внедряются для различных приложений. От рекомендаций к фильмам до того, какую еду заказывать или какие продукты покупать, до узнавания ваших друзей на фотографиях, многие веб-сайты и приложения имеют в своей основе алгоритмы машинного обучения. Посмотрите на любой сложный веб-сайт, такой как Amazon, Facebook или Netflix, вы с большой вероятностью найдете каждую часть сайта, содержащую несколько моделей машинного обучения. Python стал стандартом де-факто для многих приложений, работающих с данными, который сочетает в себе мощь языков программирования общего назначения с универсальностью специфичных для предметной области языков сценариев, таких как R. Однако R не очень быстр, а код плохо написан и медлен, за исключением он содержит действительно хорошие статистические библиотеки по сравнению с Python. Так что вы должны использовать Python или R для машинного обучения?

Что такое Python?

Python - один из самых распространенных языков программирования общего назначения для науки о данных. Так что он пользуется большим количеством полезных дополнительных библиотек, разработанных его великим сообществом. Python сочетает мощь языков программирования общего назначения с простотой использования специфичных для предметной области языков сценариев, таких как R или MATLAB. Он имеет библиотеки для визуализации, загрузки данных, статистики, обработки на естественном языке, обработки изображений и многое другое. Он предоставляет ученым данных большой набор функций общего и специального назначения. За прошедшие годы Python стал стандартом де-факто для многих приложений, работающих с данными. Как язык программирования общего назначения, Python также позволяет создавать сложные графические интерфейсы пользователя (GUI) и веб-сервисы, а также интегрировать в существующие системы..

Что такое R?

R - это мощный язык программирования с открытым исходным кодом и ответвление языка программирования S. R - программная среда, разработанная Россом Ихакой и Робертом Джентльменом из Оклендского университета, Новая Зеландия. Хотя R изначально разрабатывался для статистиков и для него, сейчас он фактически является стандартным языком для статистических вычислений. Анализ данных выполняется в R путем написания скриптов и функций на языке программирования R. Язык предоставляет объекты, операторы и функции, которые делают процесс исследования, моделирования и визуализации данных естественным. Исследователи данных, аналитики и статистики используют R для статистического анализа, прогнозного моделирования и визуализации данных. В R существует множество типов моделей, охватывающих всю экосистему машинного обучения в более общем смысле..

Разница между Python и R Машинное обучение

1. Основы Python и R машинного обучения

- Python является одним из самых популярных языков программирования общего назначения для науки о данных, который сочетает в себе мощь языков программирования общего назначения с простотой использования специфичных для предметной области языков сценариев, таких как R или MATLAB. R является мощным языком программирования с открытым исходным кодом, а ответвление от языка программирования S. S. изначально разрабатывалось для статистиков и для них, но теперь является де-факто стандартным языком для статистических вычислений. Анализ данных выполняется в R путем написания скриптов и функций на языке программирования R.

2. Пакеты и библиотеки

- И Python, и R имеют устойчивые экосистемы инструментов и библиотек с открытым исходным кодом. Тем не менее, R обладает большей доступностью различных пакетов для повышения производительности, включая дополнительный пакет с именем Nnet, который позволяет создавать модели нейронных сетей. Пакет Caret - еще одна всеобъемлющая структура, которая расширяет возможности машинного обучения R. Python, с другой стороны, в основном ориентирован на машинное обучение и имеет библиотеки для загрузки данных, визуализации, статистики, обработки естественного языка, обработки изображений и многого другого. PyBrain - это библиотека нейронных сетей Python, которая предлагает гибкие, простые в использовании алгоритмы для машинного обучения. Другие популярные библиотеки Python включают NumPy и SciPy, которые являются фундаментальными пакетами для научных вычислений с Python.

3. Простота обучения

- Python уже известен своей простотой в экосистеме машинного обучения, что делает его предпочтительным выбором для аналитиков данных. Одним из основных преимуществ использования Python является его способность взаимодействовать с кодом, используя терминал или другие инструменты, такие как Jupyter Notebook. R, с другой стороны, более популярен в науке о данных, которую довольно сложно изучить. У R есть крутая кривая обучения, и его действительно трудно освоить, чем Python. Коды Python легче писать и поддерживать, и они более надежны, чем R. Каждый пакет в R требует небольшого понимания, прежде чем делать все возможное.

4. гибкость

- Что делает Python лучшим выбором для машинного обучения, так это его гибкость для производственного использования. И это быстро, легко и мощно. Python - это язык общего назначения с читаемым синтаксисом, который дает вам большую гибкость. С правильными инструментами и библиотеками Python можно использовать для создания практически чего угодно, а декораторы делают вас практически безграничными. R, с другой стороны, является де-факто стандартным языком для статистических вычислений и является открытым исходным кодом, что означает, что исходный код открыт для проверки и модификации любому, кто знает, как методы и алгоритмы работают под капотом.

Python vs. R: Сравнительная таблица

Краткое содержание стихов Python R Машинное обучение

И Python, и R имеют устойчивые экосистемы инструментов и библиотек с открытым исходным кодом. Тем не менее, R обладает большей доступностью различных пакетов для повышения производительности, но Python более мощный и надежный, чем R, что делает его идеальным для создания приложений уровня предприятия. Скорость и гибкость Python позволяют ему опережать другие языки и фреймворки. Тем не менее, R не очень быстрый, и код написан плохо, и он был создан для ученых данных, а не компьютеров, что делает R заметно медленнее, чем другие языки программирования, включая Python. В двух словах, Python лучше в машинном обучении, в то время как R может похвастаться большим сообществом для изучения и изучения данных..