Perbezaan antara pembelajaran mesin python dan r

Pembelajaran mesin adalah mengenai mengekstrak pengetahuan dari data dan aplikasinya, dalam beberapa tahun kebelakangan ini, telah menjadi di mana -mana dalam kehidupan seharian. Teknik Pembelajaran Mesin Diadopsi Untuk Pelbagai Aplikasi. Dari Cadangan Filem ke Apa Makanan untuk Memesan atau produk apa yang hendak dibeli, untuk mengenali rakan anda dalam gambar, banyak laman web dan aplikasi mempunyai algoritma pembelajaran mesin di teras mereka. Lihat mana -mana laman web kompleks seperti Amazon, Facebook, atau Netflix, anda mungkin akan mencari setiap bahagian laman web yang mengandungi pelbagai model pembelajaran mesin. Python telah menjadi standard de facto untuk banyak aplikasi sains data yang menggabungkan kuasa bahasa pengaturcaraan tujuan umum dengan fleksibiliti bahasa skrip khusus domain seperti r. Walau bagaimanapun, R tidak begitu pantas dan kodnya kurang ditulis dan lambat kecuali ia terdiri daripada perpustakaan statistik yang sangat baik berbanding Python. Begitu juga anda menggunakan python atau r untuk pembelajaran mesin?

Apa itu Python?

Python adalah salah satu bahasa pengaturcaraan tujuan umum yang paling popular untuk sains data dalam penggunaan yang meluas. Oleh itu, ia menikmati sebilangan besar perpustakaan tambahan yang berguna yang dibangunkan oleh komuniti yang hebat. Python menggabungkan kekuatan bahasa pengaturcaraan umum dengan kemudahan penggunaan bahasa skrip khusus domain seperti R atau MATLAB. Ia mempunyai perpustakaan untuk visualisasi, pemuatan data, statistik, pemprosesan bahasa semulajadi, pemprosesan imej, dan banyak lagi. Ia menyediakan saintis data dengan pelbagai fungsi tujuan umum dan khas. Selama bertahun -tahun, Python telah menjadi standard de facto untuk banyak aplikasi sains data. Sebagai bahasa pengaturcaraan umum, Python juga membolehkan penciptaan antara muka pengguna grafik yang kompleks (GUI) dan perkhidmatan web, dan untuk integrasi ke dalam sistem yang sedia ada.

Apa itu r?

R adalah bahasa pengaturcaraan sumber terbuka yang kuat dan cabang bahasa pengaturcaraan yang dipanggil s. R adalah persekitaran perisian yang dibangunkan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman dari University of Auckland, New Zealand. Walaupun, R pada mulanya dibangunkan untuk dan oleh ahli statistik, kini bahasa standard de facto untuk pengkomputeran statistik. Analisis data dilakukan dalam r dengan menulis skrip dan fungsi dalam bahasa pengaturcaraan R. Bahasa ini menyediakan objek, pengendali, dan fungsi yang membuat proses meneroka, memodelkan, dan menggambarkan data yang semula jadi. Para saintis data, penganalisis dan ahli statistik menggunakan R untuk analisis statistik, pemodelan ramalan, dan visualisasi data. Terdapat banyak jenis model dalam r yang merangkumi keseluruhan ekosistem pembelajaran mesin secara umumnya.

Perbezaan antara pembelajaran mesin python dan r

1. Asas Pembelajaran Mesin Python dan R

- Python adalah salah satu bahasa pengaturcaraan tujuan umum yang paling popular untuk sains data yang menggabungkan kuasa bahasa pengaturcaraan umum dengan penggunaan bahasa skrip khusus domain seperti R atau MATLAB. R adalah bahasa pengaturcaraan sumber terbuka yang kuat dan cabang bahasa pengaturcaraan yang dipanggil s. R pada mulanya dibangunkan untuk dan oleh ahli statistik, tetapi kini bahasa standard de facto untuk pengkomputeran statistik. Analisis data dilakukan dalam r dengan menulis skrip dan fungsi dalam bahasa pengaturcaraan R.

2. Pakej & Perpustakaan

- Kedua -dua Python dan R mempunyai ekosistem yang kukuh alat dan perpustakaan sumber terbuka. Walau bagaimanapun, R mempunyai lebih banyak pakej yang berbeza untuk meningkatkan prestasinya termasuk pakej tambahan bernama NNET yang membolehkan anda membuat model rangkaian saraf. Pakej CARET adalah satu lagi rangka kerja komprehensif yang menaikkan keupayaan pembelajaran mesin R. Sebaliknya, Python tertumpu kepada pembelajaran mesin dan ia mempunyai perpustakaan untuk pemuatan data, visualisasi, statistik, pemprosesan bahasa semulajadi, pemprosesan imej, dan banyak lagi. Pybrain adalah perpustakaan rangkaian saraf python yang menawarkan algoritma yang fleksibel, mudah digunakan untuk pembelajaran mesin. Perpustakaan Python yang lain termasuk numpy dan scipy, yang merupakan pakej asas untuk pengkomputeran saintifik dengan python.

3. Kemudahan pembelajaran

- Python sudah terkenal dengan kesederhanaannya dalam ekosistem pembelajaran mesin, yang menjadikannya pilihan pilihan untuk penganalisis data. Salah satu kelebihan utama menggunakan Python adalah keupayaannya untuk berinteraksi dengan kod, menggunakan terminal atau alat lain seperti buku nota jupyter. R, sebaliknya, lebih popular dalam sains data yang agak mencabar untuk belajar. R mempunyai lengkung pembelajaran yang curam dan sangat sukar untuk menguasai daripada python. Kod python lebih mudah ditulis dan dikekalkan dan mereka lebih mantap daripada r. Setiap pakej di R memerlukan sedikit pemahaman terlebih dahulu sebelum keluar semua.

4. Fleksibiliti

- Apa yang menjadikan Python menjadi pilihan yang lebih baik untuk pembelajaran mesin adalah fleksibiliti untuk kegunaan pengeluarannya. Dan ia pantas, ringan, dan berkuasa. Python adalah bahasa tujuan umum dengan sintaks yang boleh dibaca yang memberi anda fleksibiliti yang hebat. Dengan alat dan perpustakaan yang betul, Python boleh digunakan untuk membina hampir apa sahaja dan penghias menjadikan anda hampir tidak terhad. R, sebaliknya, adalah bahasa standard de facto untuk pengkomputeran statistik dan sumber terbuka yang bermaksud kod sumber dibuka untuk pemeriksaan dan pengubahsuaian kepada sesiapa yang tahu bagaimana kaedah dan algoritma berfungsi di bawah tudung.

Python vs. R: Carta perbandingan

Ringkasan Python Verses R Mesin Pembelajaran

Kedua -dua Python dan R mempunyai ekosistem yang kukuh alat dan perpustakaan sumber terbuka. Walau bagaimanapun, R mempunyai lebih banyak lagi pakej yang berbeza untuk meningkatkan prestasinya tetapi Python lebih kuat, teguh daripada R yang menjadikannya sesuai untuk membina aplikasi peringkat perusahaan. Kelajuan dan fleksibiliti Python membolehkannya mengatasi bahasa dan kerangka lain. Walau bagaimanapun, R tidak begitu pantas dan kodnya kurang ditulis dan ia dicipta untuk saintis data dalam fikiran, bukan komputer, yang menjadikan R kelihatan lebih perlahan daripada bahasa pengaturcaraan lain termasuk Python. Ringkas.