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1、Python和R哪个更适合机器学习？两者结合，双倍快乐机器学习资源合集：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更多精彩推荐请关注我们大数据文摘出品来源medium编译张大笔茹、笪洁琼假如你打算准备完成一个机器学习工程比拟难选择哪种编程语言那么你要好好看这篇文章这篇文章不仅可以带你解析Python以及R之间的区别还可以为你盘点两种语言的优优势。OK就让文摘菌带着大众开场吧R以及Python都是在数据科学领域中非常流行的语言。据统计约69的开发人员使用Python而使用R的只有24两者都是免费开源的。但Python被定位为一种广泛使用的编程语言而R那么多用于统计分
2、析。人工智能AI以及数据分析BA是两个构建开源语言非常普遍的领域。Python以及R语言都有多种强大的支持环境可以帮助数据科学家更有效地进展科学工作。机器学习以及数据分析之间的界限相比照较模糊。一般认为机器学习在模型可解释性方面比拟注重先验的准确性而数据分析那么更关注可解释性以及事实推演。Python由于越来越多地应用于先验的准确性而在机器学习中建立了很好的声誉。作为以事实推论以及静态推断擅长的语言R那么在数据分析中名声大噪。这些不代表两种没有区别Python完全可以用作数据分析工具R在机器学习方面有足够的适应性。比方Python有一些库来进展可测量的归纳而R那么有一些安装包来进步预测准确度。
3、接下来我们将详细讨论这两种语言帮助你为工程选择最适宜的编程语言。PythonPython编程语言创立于80年度代后期最初用于Google内部框架方面。创立Python的设计师特别有激情。如今它已被广泛用于YouTubeInstagramQuora以及Dropbox当中。Python在IT业务中使用频繁并在开发团队里常用于根底构建。因此假如你需要一种通用的编程语言以及丰富拓展库Python是首选。Python的优势通用假如企业想要度量以及统计数据以外的其他功能Python是一个很好的选择。比方讲设计一个功能强大的网站学会即真香Python固然难学但是对有天赋的程序猿来讲一旦学会就无比好用丰富的库
4、python的库非常丰富不仅可以用来完成局部有难度的工程还能提升AI的适用性。Pandas就是一个非常典型的例子假如你的团队重度使用R语言那么RPy2库很合适你们更好的集成性-在任何设计条件下Python都具有优于R的特性。通过这种方式无论设计人员是否使用诸如CC或者Java之类的语言它都可以更好地连接各种语言。而且基于python的堆栈来有效地创立与整合数据研究工作并不难进步效率Python的语法与其它软件一样好理解这点R也一样可以更好地提升团队效率。Python的优势缺少公共存储库也没有一些特定可选的R专用库由于动态组合在某些情况下Python容易造成一些计算错误而这些导致错误的因素又不太
5、确定。RR是由统计人员创立的几乎是为分析人员创立的因此只要纯熟掌握其语法就能做分析。由于该语言包含与机器学习相关的科学计算而这些计算是从统计数据中得出的因此R需要进步对语法的理解。假如你的工作需要认真观察那么R就会帮你缩小工作范围。例如假如需要检验数据集R是最正确选择。R的优势适用于分析假如频繁需要数据检验R是最正确选择因为它可以快速建模并与数据集一起搭建AI/ML模型大量好用的库以及工具与Python类似R包含不同的安装包可以提升机器学习模型的结果。例如Caret包支持R的AI应用有助于有效地建立先验模型。R的使用者将从安装包里获得更多的检验和计算方式适用于探究性工作假如你需要在现有的安装包
6、上进展深化研究那么R就比拟简单因为工程师只需要写几行代码即可。R的优势代码比拟简单但是不太容易学会函数可能会返回异常结果与其它的语言不同R是从1开场不是0开场语法也不太好懂虽讲有帮助文档。结论关于机器学习Python以及R都有安装库的丰富运用。只有懂得两种语言的好才能更好地运用它们。另一方面可以在数据清洗开场时使用Python建模的时候用RR可以以以及Py一起使用。按照这些思路可以将R用作Python的库或者将Python用作R的预处理库。假如你不太解析Python,可以尝试使用封装模块的平台这样你用起来可能更快关于Python以及R的优缺点还是要根据工程的情况来看。相关报道s:/towardsdatascience/python-vs-r-which-is-good-for-machine-learning-ecfb87c7f8ca近期开班情况2020年度6月28日weixin_38754337