搞机器学习Python 和 R 哪个更合适？.docx

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1、搞机器学习，Python和R哪个更合适？机器学习资源合集：海量资源免费下载机器学习全套学习资料/习题/算法总结/实例源码等资源内容【编者按】假如你正想构建一个机器学习工程但却纠结于怎样选择编程语言这篇文章将是你所需要的。这篇文章不仅帮助你理解Python以及R这两种语言的区别还有助于你解析各个语言多方面的优势。那就不再浪费时间了我们直接进入主题吧|ManavJain译者|Joe责编|夕颜出品|CSDNID:CSDNnews以下为译文R以及Python有着一样的编程特性同时都是数据科学家常用的工具。在机器学习领域大约有69%的开发者使用Python另外24%的开发者使用R。这两种语言都是开源的因

2、此都是免费的。但是Python是被设计成一种广泛适用的编程语言但R是被用于统计分析。人工智能以及数学分析是开源工具创新的两大热门领域。Python以及R都营造了很好的开源生态环境这有利各个程度的数据科学家更有效地完成科学工作。机器学习以及数据分析之间的区别随着时间的推移都是相对变化但是其主要的区别是机器学习偏向模型解释而数据分析侧重解释以及事实推测。在不断增长的质疑声中Python在机器学习领域获得了一席之地。R那么作为一门用于事实推断以及统计推断的语言在数据分析领域享有盛誉。这并不意味着必须把这两个语言划分到不同的领域python也足以被用来作为数据分析的工具R也具备充分的适应性可以完成机器

3、学习中的重要工作。这两种语言各自有大量的库试图去完成对方的功能。Python具有可以提升其显著推断才能的库R也有提升其预测精度的库。接下来的文章将进一步讨论两种语言的细节之处这将非常有助于你选择最合适你当前工程的编程语言。PythonPython诞生于上世纪80年度代并且在Google内部框架中承当重要角色。Python有着饱含激情的设计者团队同时如今它又被广泛应用于Youtube、Instagram、Quora、以及Dropbox。Python已经在IT领域获得了广泛的应用同时其在协调内部团队工作出色的表现也获得了认可。因此假如你需要一个多功能的编程语言同时有设计者维护的强大生态环境Pyth

4、on将是你的不二之选。Python的优势通用编程语言Python是一个更好的选择假如你的企业不需要统计方面的功能。比方构建一个网站。平稳的学习进度Python是一个上手学习比拟容易的编程语言。大量常用库Python号称有着数不尽的库可以用来处理数据。比方Scikit-learn就包含了用于数据挖掘以及分析的工具。另外Pandas设计团队提供的无法比较的构造以及信息处理功能可以显著提升开发效率。假如你所在的团队十分要求使用R中某个独特的功能那么RPy2是个适宜的选择。更好的整合通常在任何设计场景下Python是优于R的。无论设计者是否可能错误地使用底层语言比方CC或javaPythonwrapp

5、er都可以更好地把各个局部整合在一起。另外数据研究者使用基于python构建完成后续的工作并不难。促进消费效率Python语法非常容易理解并且以及其它编程语言一样反正跟R不相伯仲。这保证了开发团队的高效率消费。Python的优势通用仓库的缺失某些R库没有对应的python包。由于动态组合在某些情况下它会搜寻某个功能并陷入这个缺陷伴随着各种各样数据错误的任务。RR是由统计学家为数据分析者所创造的任何一位工程师看一下它的语法就能明白。假如你需要提升细节的理解以及创造性地开发那么R是一个正确的选择因为R包含的科学计算与基于统计分析的机器学习相关。假如你的工作需要更深化的理解这时R是一个非常不错的选择

6、。它可以用于不断提升你对工作的理解只需要一次调用数据库。比方你想要通过把段落内容拆分成单词或短语来分析一个语料库进而理解这些例子那么R就是你最好的选择。R的优势适用于数据分析假如数据检验或者数据表示对你们企业非常重要那么R将会是你最好的选择因为用它可以快速实现原型开发设计并以及数据集一起可以构建人工智能/机器学习模型。大量实用库以及工具以及python一样R包含大量库可以帮助使用机器学习的企业。比方Caret不同寻常的功能使其非常高效这也提升了R在人工智能方面的功能。还在不断开发的数据分析库给R使用者带来了宏大的优势。这些数据分析库不仅全面而且专注于模型认证以及信息表示。适用于探究性任务假如你

7、在工程的前期阶段需要在模型验证方面进展一些探究性的工作那么R会让工作变得简单因为工程师们只需要写几行代码就可以了。R的优势学习难度大并且容易写出错误的代码。弱类型是危险的函数都有着返回非期望类型对象的恶习。相较于其它编程语言的独特之处向量的索引是从1开场而不是0。解决某些问题的语法并不是那么明显。由于R有着大量的库一些并不常用的库并没有完善的文档讲明。结论对于机器学习Python以及R都有它们各自的优势因为它们都有大量的库。假如你可以很好地掌握这两种语言你就可以成为集其大成者因为其中一个语言可以完成的大多数功能另一个语言可以以完成。此外你可以使用Python作为前期阶段的数据处理之后再把这些信

8、息送入R进展分析处理。R可以提供全面的、更优的数据分析方案。你可以把R当作是Python的一个库或把Python当作是R的一个用于预处理的库。掌握了python以及R各自的优缺点如今你可以更好地选择一个最合适于你目前工程的编程语言。原文链接s:/towardsdatascience/python-vs-r-which-is-good-for-machine-learning-ecfb87c7f8ca简介ManavJain技术参谋与boke专家。本文为CSDN翻译文章转载请注明出处。【End】更多精彩推荐寻找新冠“解药在1060化合物分子空间他们用AI挖掘潜在药物进程全家桶看这一篇就够了|原力方案踢翻这碗狗粮程序员花7个月敲出eBay只因女票喜欢糖果盒我佛了用KNN实现验证码识别又Get到一招怎样使用SQLServerFILESTREAM存储非构造化数据这篇文章告诉你加密价格更新周期看似杂乱无章实际内藏玄机你点的每个“在看我都认真当成了喜欢CSDN资讯