Разлика между Python и R Machine Learning

Машинното обучение е свързано с извличане на знания от данни и неговото приложение през последните години стана повсеместно в ежедневието. Технологиите за машинно обучение се възприемат за различни приложения. От препоръки на филми до каква храна да поръчате или какви продукти да закупите, до разпознаване на вашите приятели по снимки, много уебсайтове и приложения имат в основата си алгоритми за машинно обучение. Погледнете всеки сложен уебсайт като Amazon, Facebook или Netflix, много е вероятно да намерите всяка част от сайта, съдържаща множество модели машинно обучение. Python се е превърнал в фактически стандарт за много приложения за наука за данни, който съчетава силата на езиците за програмиране с общо предназначение с гъвкавостта на специфичните за домейна скриптови езици като R. Въпреки това, R не е много бърз и кодът е слабо написан и бавен, освен тя се състои от наистина добри статистически библиотеки в сравнение с Python. Така че трябва ли да използвате Python или R за машинно обучение?

Какво е Python?

Python е един от най-популярните езици за програмиране с общо предназначение за наука за данни с широко приложение. Така той се радва на голям брой полезни библиотеки за добавки, разработени от голямата му общност. Python съчетава силата на езиците за програмиране с общо предназначение с лекотата на използване на скриптови езици, специфични за домейна като R или MATLAB. Разполага с библиотеки за визуализация, зареждане на данни, статистика, обработка на естествен език, обработка на изображения и др. Той предоставя на учените с данни голям набор от обща и специална функционалност. С течение на годините Python се превърна в фактически стандарт за много приложения за научни данни. Като език за програмиране с общо предназначение, Python позволява създаването на сложни графични потребителски интерфейси (GUI) и уеб услуги, както и за интегриране в съществуващите системи.

Какво е R?

R е мощен език за програмиране с отворен код и издънка на език за програмиране, наречен S. R е софтуерна среда, разработена от Рос Ихака и Робърт Джентълман от Университета в Окланд, Нова Зеландия. Въпреки че R първоначално е разработен за и от статистици, сега той е фактически стандартният език за статистически изчисления. Анализът на данните се прави на R чрез писане на скриптове и функции на езика за програмиране на R. Езикът предоставя обекти, оператори и функции, които правят процеса на изследване, моделиране и визуализиране на данните естествен. Данните, анализаторите и статистиците използват R за статистически анализ, прогнозно моделиране и визуализация на данни. Има много видове модели в R, обхващащи цялостна екосистема на машинно обучение.

Разлика между Python и R Machine Learning

1. Основи на Python и R Machine Learning

- Python е един от най-популярните езици за програмиране с общо предназначение за наука за данни, който съчетава силата на езиците за програмиране с общо предназначение с лекотата на използване на скриптови езици, специфични за домейна като R или MATLAB. R е мощен език за програмиране с отворен код и отстъп на език за програмиране, наречен S. R, първоначално е разработен за и от статистици, но сега е фактически стандартният език за статистически изчисления. Анализът на данните се прави на R чрез писане на скриптове и функции на езика за програмиране на R.

2. Пакети и библиотеки

- Както Python, така и R имат стабилни екосистеми от инструменти и библиотеки с отворен код. R обаче има повече наличност на различни пакети, за да повиши своята производителност, включително допълнителен пакет с име Nnet, който ви позволява да създавате модели на невронни мрежи. Caret Package е още една цялостна рамка, която укрепва възможностите за машинно обучение на R. Python, от друга страна, е фокусиран главно към машинно обучение и разполага с библиотеки за зареждане на данни, визуализация, статистика, обработка на естествен език, обработка на изображения и други. PyBrain е библиотека на невронните мрежи на Python, която предлага гъвкави, лесни за използване алгоритми за машинно обучение. Други популярни библиотеки на Python включват NumPy и SciPy, които са основни пакети за научни изчисления с Python.

3. Лесно учене

- Python вече е известен със своята простота в екосистемата за машинно обучение, което го прави предпочитан избор за анализаторите на данни. Едно от основните предимства на използването на Python е неговата способност да взаимодейства с кода, използвайки терминал или други инструменти като Jupyter Notebook. R, от друга страна, е по-популярна в науката за данни, която е доста трудна за научаване. R има стръмна крива на обучение и е наистина трудно да се овладее от Python. Python кодовете се пишат и поддържат по-лесно и са по-здрави от R. Всеки пакет в R изисква първо малко разбиране, преди да излезете всички.

4. гъвкавост

- Това, което прави Python по-добър избор за машинно обучение, е неговата гъвкавост за използване в производството. И е бърз, лек и мощен. Python е език с общо предназначение с четим синтаксис, който ви дава голяма гъвкавост. С подходящите инструменти и библиотеки Python може да се използва за изграждане на почти всичко, а декораторите ви правят практически неограничени. R, от друга страна, е фактически стандартният език за статистически изчисления и е отворен код, което означава, че изходният код е отворен за проверка и модификация за всеки, който знае как методите и алгоритмите работят под капака.

Python vs. R: Сравнителна диаграма

Обобщение на стиховете Python R Машинно обучение

Както Python, така и R имат стабилни екосистеми от инструменти и библиотеки с отворен код. R обаче има повече наличност на различни пакети, за да повиши своята производителност, но Python е по-мощен, здрав от R, което го прави идеален за изграждане на приложения на ниво предприятие. Скоростта и гъвкавостта на Python му позволяват да превъзхожда други езици и рамки. Въпреки това, R не е много бърз и кодът е зле написан и е създаден за учените с данни, а не за компютрите, което прави R забележимо по-бавен от другите езици за програмиране, включително Python. С две думи, Python е по-добър в машинното обучение, докато R може да се похвали с голяма общност за проучване и обучение на данни.