Skirtumas tarp Python ir R mašinų mokymosi

Mašinų mokymasis yra susijęs su žinių išėmimu iš duomenų, o jų taikymas pastaraisiais metais tapo visur paplitęs dalykas. Mašinų mokymosi metodai yra pritaikomi įvairioms reikmėms. Daugelyje svetainių ir programų, pradedant filmų rekomendacijomis, kokį maistą užsisakant ar kokius produktus pirkti, ir baigiant draugų atpažinimu paveikslėliuose, yra kompiuterinio mokymo algoritmai. Pažvelkite į bet kurią sudėtingą svetainę, tokią kaip „Amazon“, „Facebook“ ar „Netflix“, labai tikėtina, kad rasite kiekvieną svetainės dalį, kurioje yra keli mašininio mokymosi modeliai. „Python“ tapo daugelio duomenų mokslo programų de facto standartu, apjungiančiu bendrosios paskirties programavimo kalbų galią su tokioms sritims būdingų scenarijų kalbų, kaip R., universalumu. Tačiau R nėra labai greitas, kodas parašytas prastai ir lėtai, išskyrus ją sudaro tikrai geros statistinės bibliotekos, palyginti su Python. Taigi mašinų mokymuisi turėtumėte naudoti „Python“ ar R?

Kas yra Python?

Python yra viena iš populiariausių bendrosios paskirties programavimo kalbų duomenų moksle, plačiai naudojama. Taigi ji naudojasi daugybe naudingų priedų bibliotekų, kurias sukūrė puiki jos bendruomenė. „Python“ sujungia bendrosios paskirties programavimo kalbų galią ir lengvai naudojamą domenui būdingų scenarijų kalbų, tokių kaip R arba MATLAB, naudojimą. Jame yra vizualizacijos, duomenų įkėlimo, statistikos, natūralios kalbos apdorojimo, vaizdo apdorojimo ir kt. Bibliotekos. Tai teikia duomenų mokslininkams daugybę bendrosios ir specialiosios paskirties funkcijų. Bėgant metams, „Python“ tapo daugelio duomenų mokslo programų de facto standartu. Kaip bendrosios paskirties programavimo kalba, „Python“ taip pat leidžia sukurti sudėtingas grafines vartotojo sąsajas (GUI) ir žiniatinklio paslaugas bei integruoti į esamas sistemas..

Kas yra R?

R yra galinga, atvirojo kodo programavimo kalba ir programavimo kalbos, vadinamos S. atšaka, dalis. R yra programinės įrangos aplinka, kurią sukūrė Rossas Ihaka ir Robertas Gentlemanas iš Oklando universiteto (Naujoji Zelandija). Nors iš pradžių R buvo sukurta statistikai ir statistikai, dabar ji yra faktiškai standartinė statistinio skaičiavimo kalba. Duomenų analizė atliekama R rašant scenarijus ir funkcijas R programavimo kalba. Kalba pateikia objektus, operatorius ir funkcijas, kurie duomenų paieškos, modeliavimo ir vizualizavimo procesą paverčia natūraliu. Duomenų mokslininkai, analitikai ir statistikai R naudoja statistinę analizę, prognozinį modeliavimą ir duomenų vizualizaciją. R yra daugybė modelių, apimančių visą mašininio mokymosi ekosistemą.

Skirtumas tarp Python ir R mašinų mokymosi

1. Python ir R mašinų mokymosi pagrindai

- „Python“ yra viena iš populiariausių duomenų mokslo bendrosios paskirties programavimo kalbų, jungianti bendrosios paskirties programavimo kalbų galią su lengvu naudoti domenui būdingų scenarijų kalbų, tokių kaip R arba MATLAB, naudojimą. R yra galinga, atvirojo kodo programavimo kalba ir programavimo kalbos, vadinamos S. R, atotrūkis, iš pradžių buvo kuriamas statistikos specialistams, bet dabar yra faktiškai standartinė statistinio skaičiavimo kalba. Duomenų analizė atliekama R rašant scenarijus ir funkcijas R programavimo kalba.

2. Paketai ir bibliotekos

- Tiek „Python“, tiek „R“ turi tvirtas atvirojo kodo įrankių ir bibliotekų ekosistemas. Tačiau R turi daugiau įvairių paketų, kad padidintų jo veikimą, įskaitant papildomą paketą pavadinimu Nnet, kuris leidžia jums sukurti neuroninio tinklo modelius. „Caret“ paketas yra dar viena išsami sistema, kuri palaiko R kompiuterio mokymosi galimybes. Kita vertus, „Python“ yra daugiausia orientuotas į kompiuterinį mokymąsi ir jame yra duomenų įkėlimo, vizualizacijos, statistikos, natūralios kalbos apdorojimo, vaizdo apdorojimo ir kt. Bibliotekos. „PyBrain“ yra „Python“ neuroninių tinklų biblioteka, siūlanti lanksčius, lengvai naudojamus mašinų mokymosi algoritmus. Tarp kitų populiarių „Python“ bibliotekų yra „NumPy“ ir „SciPy“, kurios yra pagrindiniai mokslinio skaičiavimo su „Python“ paketai..

3. Lengva mokytis

- „Python“ jau yra žinomas dėl savo paprastumo mašinų mokymosi ekosistemoje, todėl duomenų analitikams jis yra priimtiniausias pasirinkimas. Vienas pagrindinių „Python“ naudojimo pranašumų yra jo galimybė sąveikauti su kodu, naudojant terminalą ar kitas priemones, tokias kaip „Jupyter Notebook“. Kita vertus, R yra populiaresnis duomenų moksle, kurio išmokti yra gana sudėtinga. R turi staigią mokymosi kreivę ir yra tikrai sunkiai įsisavinamas nei Python. Python kodus lengviau rašyti ir prižiūrėti, jie yra tvirtesni nei R. Kiekvienam R paketui pirmiausia reikia šiek tiek suprasti, prieš pradėdami visus darbus..

4. Lankstumas

- Kas daro „Python“ geresnį mašininio mokymosi pasirinkimą, yra jo lankstumas gaminant. Ir tai greita, lengva ir galinga. Python yra bendrosios kalbos kalba su skaitoma sintaksė, kuri suteikia jums daug lankstumo. Naudodamiesi reikiamais įrankiais ir bibliotekomis, „Python“ gali būti naudojamas beveik bet ko statybai, o dekoratoriai daro jus praktiškai beribę. R, kita vertus, yra de facto standartinė statistinio skaičiavimo kalba ir tai yra atvirojo kodo, tai reiškia, kad šaltinio kodas yra atviras apžiūrai ir modifikavimui visiems, kurie žino, kaip metodai ir algoritmai veikia po gaubtu..

Python vs R: palyginimo diagrama

„Python“ versijų „R Machine Learning“ santrauka

Tiek „Python“, tiek „R“ turi tvirtas atvirojo kodo įrankių ir bibliotekų ekosistemas. Tačiau „R“ yra daugiau įvairių paketų, kad padidintų jo našumą, tačiau „Python“ yra galingesnis, tvirtesnis nei „R“, todėl jis idealiai tinka kurti verslo lygio programas. „Python“ greitis ir lankstumas leidžia jam pralenkti kitas kalbas ir sistemas. Tačiau R nėra labai greitas, kodas yra blogai parašytas ir buvo sukurtas duomenų mokslininkams, o ne kompiuteriams, todėl R pastebimai lėčiau nei kitos programavimo kalbos, įskaitant Python. Trumpai tariant, „Python“ geriau moka mašinas, o R gali pasigirti puikia duomenų tyrinėjimo ir mokymosi bendruomene.