Atšķirība starp Python un R mašīnu mācīšanos
Share
Mašīnmācība ir saistīta ar zināšanu iegūšanu no datiem, un to piemērošana pēdējos gados ir kļuvusi plaši izplatīta ikdienas dzīvē. Mašīnmācīšanās tehnikas tiek izmantotas dažādiem lietojumiem. Sākot ar filmu ieteikumiem, kādus ēdienus pasūtīt vai kādus produktus iegādāties, līdz draugu atpazīšanai attēlos, daudzās vietnēs un lietojumprogrammās ir mašīnmācīšanās algoritmi. Aplūkojiet jebkuru sarežģītu vietni, piemēram, Amazon, Facebook vai Netflix, ļoti iespējams, ka atradīsit katru vietnes daļu, kurā ir vairāki mašīnmācīšanās modeļi. Python ir kļuvis par daudzu datu zinātnes lietojumprogrammu de facto standartu, kas apvieno vispārējas nozīmes programmēšanas valodu jaudu ar tādu domēnu specifisku skriptu valodu daudzpusību kā R. Tomēr R nav ļoti ātrs, kods ir slikti uzrakstīts un lēns, izņemot tas sastāv no tiešām labām statistikas bibliotēkām salīdzinājumā ar Python. Tāpēc mašīnmācībai vajadzētu izmantot Python vai R?
Kas ir Python?
Python ir viena no populārākajām vispārējas nozīmes programmēšanas valodām datu zinātnē, ko plaši izmanto. Tāpēc tai ir liels skaits noderīgu papild bibliotēku, kuras izstrādājusi tā lielā kopiena. Python apvieno vispārējas nozīmes programmēšanas valodu jaudu ar tādu domēnu skriptu valodu kā R vai MATLAB ērtu lietošanu. Tajā ir vizualizācijas, datu ielādes, statistikas, dabiskās valodas apstrādes, attēlu apstrādes un citas bibliotēkas. Tas nodrošina datu zinātniekus ar lielu klāstu vispārēju un speciālu funkcionalitāti. Gadu gaitā Python ir kļuvis par daudzu datu zinātnes lietojumprogrammu de facto standartu. Kā vispārējas nozīmes programmēšanas valoda Python arī ļauj izveidot sarežģītas grafiskās lietotāja saskarnes (GUI) un tīmekļa pakalpojumus un integrēt esošajās sistēmās..
Kas ir R?
R ir jaudīga, atvērtā koda programmēšanas valoda un programmēšanas valodas atvase ar nosaukumu S. R ir programmatūras vide, ko izstrādājuši Ross Ihaka un Roberts Džentlmans no Oklendas Universitātes, Jaunzēlandē. Lai gan sākotnēji R tika izstrādāts statistiķiem un statistikas darbinieki, tagad tā ir faktiski statistikas skaitļošanas standarta valoda. Datu analīze tiek veikta R, rakstot skriptus un funkcijas R programmēšanas valodā. Valoda nodrošina objektus, operatorus un funkcijas, kas datu izpētes, modelēšanas un vizualizācijas procesu padara dabisku. Datu zinātnieki, analītiķi un statistiķi R izmanto statistisko analīzi, prognozējošo modelēšanu un datu vizualizāciju. R ir daudz veidu modeļu, kas kopumā aptver visu mašīnmācības ekosistēmu.
Atšķirība starp Python un R mašīnu mācīšanos
-
Python un R mašīnu apguves pamati
- Python ir viena no datu zinātnes populārākajām vispārējas nozīmes programmēšanas valodām, kas apvieno vispārējas nozīmes programmēšanas valodu jaudu ar tādu domēnu skriptu valodu kā R vai MATLAB ērtu lietojumu. R ir jaudīga, atvērtā koda programmēšanas valoda, un programmēšanas valodas atzarojums ar nosaukumu S. R sākotnēji tika izstrādāts statistiķiem, bet tagad tas ir faktiski statistikas skaitļošanas standarta valoda. Datu analīze tiek veikta R, rakstot skriptus un funkcijas R programmēšanas valodā.
-
Pakas un bibliotēkas
- Gan Python, gan R ir spēcīgas atvērtā pirmkoda rīku un bibliotēku ekosistēmas. Tomēr R ir vairāk pieejamu dažādu pakotņu, lai uzlabotu tās veiktspēju, ieskaitot papildinājumu paketi ar nosaukumu Nnet, kas ļauj jums izveidot neironu tīkla modeļus. Caret pakete ir vēl viena visaptveroša sistēma, kas veicina R mašīnmācīšanās iespējas. Python, no otras puses, galvenokārt ir vērsts uz mašīnmācību, un tajā ir bibliotēkas datu ielādēšanai, vizualizēšanai, statistikai, dabiskās valodas apstrādei, attēlu apstrādei un citur. PyBrain ir Python neironu tīklu bibliotēka, kas mašīnmācībai piedāvā elastīgus, ērti lietojamus algoritmus. Citas populāras Python bibliotēkas ietver NumPy un SciPy, kas ir fundamentālas paketes zinātniskai skaitļošanai ar Python.
-
Mācīšanās vienkāršība
- Python jau ir pazīstams ar mašīnmācīšanās ekosistēmas vienkāršību, kas to padara par datu analītiķu vēlamo izvēli. Viena no galvenajām Python lietošanas priekšrocībām ir spēja mijiedarboties ar kodu, izmantojot termināli vai citus rīkus, piemēram, Jupyter Notebook. R, no otras puses, ir vairāk populārs datu zinātnē, kuru ir diezgan grūti iemācīties. R ir stāva mācīšanās līkne, un to patiešām ir grūti apgūt nekā Python. Python kodus ir vieglāk uzrakstīt un uzturēt, un tie ir izturīgāki par R. Katram R iepakojumam vispirms ir nepieciešama neliela izpratne, pirms viss tiek izdzēsts..
-
Elastība
- Kas padara Python labāku izvēli mašīnu apguvei, ir tā elastība ražošanas vajadzībām. Un tas ir ātrs, viegls un jaudīgs. Python ir universāla valoda ar lasāmu sintakse, kas sniedz jums lielu elastību. Izmantojot pareizos rīkus un bibliotēkas, Python var izmantot, lai izveidotu gandrīz jebko, un dekoratori padara jūs praktiski neierobežotu. R, no otras puses, ir de facto statistikas skaitļošanas standarta valoda, un tas ir atvērtā koda, kas nozīmē, ka pirmkods ir atvērts pārbaudei un modificēšanai ikvienam, kurš zina, kā metodes un algoritmi darbojas zem pārsega..
Python pret R: salīdzināšanas diagramma
Python verses R Machine Learning kopsavilkums
Gan Python, gan R ir spēcīgas atvērtā pirmkoda rīku un bibliotēku ekosistēmas. Tomēr R ir vairāk pieejamu dažādu pakotņu, lai uzlabotu tās veiktspēju, taču Python ir jaudīgāks, izturīgāks nekā R, kas padara to par ideālu uzņēmuma līmeņa lietojumprogrammu veidošanai. Python ātrums un elastība ļauj tai pārspēt citas valodas un ietvarus. Tomēr R nav ļoti ātrs un kods ir slikti uzrakstīts, un tas tika izveidots datu zinātnieku prātā, nevis datoriem, kas padara R ievērojami pamanāmāku nekā citas programmēšanas valodas, ieskaitot Python. Īsumā, Python ir labāks mašīnu apguvē, kamēr R lepojas ar lielisku datu izpētes un apguves kopienu.
