Unterschied zwischen Python und R maschinellem Lernen

In maschinellem Lernen geht es darum, Wissen aus Daten zu extrahieren, und ihre Anwendung in den letzten Jahren ist im Alltag allgegenwärtig geworden. Für eine Vielzahl von Anwendungen werden Techniken für maschinelles Lernen angewendet. Von Filmempfehlungen bis hin zu Lebensmitteln bis hin zu Bestellungen oder welchen Produkten zu kaufen, bis hin zur Erkennung Ihrer Freunde in Bildern, haben viele Websites und Anwendungen maschinelles Lernenalgorithmen im Kern. Schauen Sie sich eine komplexe Website wie Amazon, Facebook oder Netflix an. Python ist zum De-facto-Standard für viele Datenwissenschaftsanwendungen geworden, die die Kraft von allgemeinen Programmiersprachen mit der Vielseitigkeit der domänenspezifischen Skriptsprachen wie R kombinieren. R ist jedoch nicht sehr schnell und der Code ist schlecht geschrieben und langsam, außer dass es aus wirklich guten statistischen Bibliotheken im Vergleich zu Python besteht. Sollten Sie also Python oder R für maschinelles Lernen verwenden?

Was ist Python??

Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen für allgemeine Programmiersprachen für die Datenwissenschaft bei der weit verbreiteten Verwendung. Daher genießt es eine große Anzahl nützlicher Add-On-Bibliotheken, die von seiner großartigen Community entwickelt wurden. Python kombiniert die Kraft von allgemeinen Programmiersprachen mit der einfachen Verwendung von domänenspezifischen Skriptsprachen wie R oder MATLAB. Es verfügt über Bibliotheken für Visualisierung, Datenbelastung, Statistik, Verarbeitung natürlicher Sprache, Bildverarbeitung und mehr. Es bietet Datenwissenschaftlern eine große Auswahl an allgemeinen und speziellen Zweckfunktionen. Im Laufe der Jahre ist Python für viele Datenwissenschaftsanwendungen zum De -facto -Standard geworden. Als allgemeine Programmiersprache ermöglicht Python auch die Erstellung komplexer grafischer Benutzeroberflächen (GUIs) und Webdienste sowie für die Integration in vorhandene Systeme.

Was ist r?

R ist eine leistungsstarke Open-Source-Programmiersprache und ein Ableger einer Programmiersprache namens S. R ist eine Softwareumgebung, die von Ross Ihaka und Robert Gentleman von der University of Auckland, Neuseeland, entwickelt wurde. Obwohl R ursprünglich für und von Statistikern entwickelt wurde, ist es jetzt die De -facto -Standardsprache für statistisches Computer. Die Datenanalyse erfolgt in R durch das Schreiben von Skripten und Funktionen in der R -Programmiersprache. Die Sprache liefert Objekte, Operatoren und Funktionen. Datenwissenschaftler, Analysten und Statistiker verwenden R für statistische Analyse, prädiktive Modellierung und Datenvisualisierung. Es gibt viele Arten von Modellen in R, das ein ganzes Ökosystem des maschinellen Lernens allgemeiner umfasst.

Unterschied zwischen Python und R maschinellem Lernen

1. Grundlagen von Python und R maschinellem Lernen

- Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen für allgemeine Programmiersprachen für Datenwissenschaft, die die Kraft von allgemeinen Programmiersprachen mit der einfachen Nutzung domänenspezifischer Skriptsprachen wie R oder Matlab kombiniert. R ist eine leistungsstarke Open-Source-Programmiersprache und ein Ableger einer Programmiersprache namens S. R wurde ursprünglich für und von Statistikern entwickelt, ist aber jetzt die De -facto -Standardsprache für statistisches Computing. Die Datenanalyse erfolgt in R durch das Schreiben von Skripten und Funktionen in der R -Programmiersprache.

2. Pakete und Bibliotheken

- Sowohl Python als auch R haben robuste Ökosysteme von Open -Source -Tools und Bibliotheken. R hat jedoch eine stärkere Verfügbarkeit verschiedener Pakete, um seine Leistung zu steigern, einschließlich eines Add-On-Pakets mit dem Namen NNET, mit dem Sie neuronale Netzwerkmodelle erstellen können. Das Pflegepaket ist ein weiterer umfassender Rahmen, den die Funktionen für maschinelles Lernen von R von R Stern R bosen. Python hingegen konzentriert sich hauptsächlich auf maschinelles Lernen und verfügt über Bibliotheken für Datenbelastung, Visualisierung, Statistik, Verarbeitung natürlicher Sprache, Bildverarbeitung und mehr. Pybrain ist die Python Neural Networks Library, die flexible, benutzerfreundliche Algorithmen für maschinelles Lernen bietet. Weitere beliebte Python -Bibliotheken sind Numpy und Scipy, die grundlegende Pakete für wissenschaftliches Computing mit Python sind.

3. Lernen des Lernens

- Python ist bereits für seine Einfachheit im Ökosystem für maschinelles Lernen bekannt, was es zur bevorzugten Wahl für Datenanalysten macht. Einer der Hauptvorteile der Verwendung von Python ist die Fähigkeit, mit dem Code zu interagieren, indem Sie ein Terminal oder andere Tools wie das Jupyter -Notizbuch verwenden. R hingegen ist in der Datenwissenschaft beliebter, was zu lernen ist. R hat eine steile Lernkurve und ist wirklich schwer zu beherrschen als Python. Python -Codes sind einfacher zu schreiben und zu warten und sie sind robuster als R. Jedes Paket in R erfordert zuerst ein bisschen Verständnis, bevor er alles ausgeht.

4. Flexibilität

- Was Python zu einer besseren Wahl für maschinelles Lernen macht. Und es ist schnell, leicht und mächtig. Python ist eine allgemeine Sprache mit einer lesbaren Syntax, die Ihnen große Flexibilität bietet. Mit den richtigen Werkzeugen und Bibliotheken kann Python verwendet werden, um fast alles zu bauen, und die Dekorateure machen Sie praktisch unbegrenzt. R hingegen ist die De-facto-Standardsprache für statistisches Computing und es ist Open-Source, was bedeutet.

Python vs. R: Vergleichstabelle

Zusammenfassung der Python Verse R maschinelles Lernen

Sowohl Python als auch R haben robuste Ökosysteme von Open -Source -Tools und Bibliotheken. R hat jedoch mehr Verfügbarkeit verschiedener Pakete, um seine Leistung zu steigern. Pythons Geschwindigkeit und Flexibilität ermöglichen es ihm, andere Sprachen und Frameworks zu übertreffen. R ist jedoch nicht sehr schnell und der Code ist schlecht geschrieben und wurde für Datenwissenschaftler erstellt, nicht für Computer, was R spürbar langsamer macht als andere Programmiersprachen einschließlich Python. Kurz gesagt, Python ist besser im maschinellen Lernen, während R eine großartige Community für Datenerforschung und -lernen bietet.