机器学习领域:python和R语言对比

时间:2020-12-27作者:猫哥阅读量:84

导读:

编程语言开发中,机器学习领域:python和R语言对比是许多人都会问到的问题,关于机器学习领域:python和R语言对比下面小编整理的一些内容可能会对你有帮助。一起来看看吧!

如果你正打算建立一个机器学习项目,但是却在考虑如何选择编程语言,那么这篇文章就是你所需要的。本文不仅帮助您了解Python和R两种语言之间的差异,而且还可以帮助您了解各种不同语言的优点。

R和Python具有相同的编程特性,同时也是数据科学家经常使用的工具。大约69%的机器学习开发者使用Python,另外24%的开发者使用R。两者都是开放源码的,因此都不收费。然而,Python被设计为一种广泛应用的编程语言,而R则用于统计分析。

在开源工具创新中,人工智能和数学分析是两个热门领域。Python和R都创造了良好的开放源码生态环境,使各个层次的数据科学家能够更有效地进行科学研究。

机器学习与数据分析之间的差异是相对的,但最主要的不同在于机器学习更倾向于模型解释,而数据分析则侧重于解释和事实推测。随着质疑声越来越多,Python在机器学习领域占据一席之地。在数据分析领域,R作为一种事实推理和统计推理的语言而享有盛名。

但这并不意味着必须将这两种语言分成不同的区域——python也足够用于数据分析,R也足够适合在机器学习中做重要工作。每一种语言都有大量的库试图实现彼此的功能。Python的库可以提高显著的推论能力,R的库也可以提高预测精度。

下一篇文章将进一步讨论这两种语言的细节,它将帮助您选择最适合您当前项目的编程语言。

python和R

一、python

Python诞生于1980年代,并在Google内部框架中扮演着重要角色。Python有一个充满激情的设计团队,现在它在Youtube,Instagram,Quora和Dropbox上得到了广泛的应用。在IT领域,Python已经得到了广泛的应用,它在协调内部团队方面的卓越表现也得到了认可。所以,如果您需要一种多功能的编程语言,并拥有由设计师维护的强大生态环境,Python将是您的首选。

Python优点:

Python是一种更好的选择,如果您的企业不需要具有统计特性的话。例如建立网站等。

平滑的学习进程——Python是一门轻松掌握的编程语言。

Python宣称其拥有无数可用于处理数据的库,而这些库都是通用的。例如,Scikit-learn包含了数据挖掘和分析工具。另一种是Pandas设计团队提供的结构和信息处理能力,这将大大提高开发效率。当您所在的团队特别要求使用R中的一个独特特性时,RPy2是一个合适的选择。

改进集成——Python在任何设计场景中都比R好得多。Pythonwrapper能更好地将各个部分结合起来,不管设计师是否会错误地使用C、C++或java等底层语言。此外,数据研究人员利用基于python的构建来完成后续的工作并不困难。

提高生产力——Python语法非常容易理解,而且与其他编程语言一样,它无论如何都不比R差。这样可以确保开发团队的高效生产。

Python的缺点:

缺少了一般仓库,一些R库没有相应的python包。

因为是动态组合,在某些情况下,它会搜索某个函数,然后在各种数据错误的任务中陷入缺陷。

二、R

统计学家为数据分析员创造了R,任何工程师都可以通过阅读它的语法来理解。若您需要提高对细节的理解并进行创造性的开发,则R是正确的选择,因为R所包含的科学计算与基于统计分析的机器学习有关。

在这个时候,如果你的工作需要更深刻的理解,R是个很好的选择。在每次调用数据库时,它都能不断地提高您对工作的理解。例如,您希望通过将段落内容分割为单词或短语来分析语料,从而理解这些例子,那么R就是您的最佳选择。

R的优点:

在数据分析中应用——如果数据检查或数据表现对您的企业很重要,那么R将是您的最佳选择,因为利用它可以快速实现原型开发设计,并且与数据集一起,可以构建人工智能/机器学习模型。

与python一样,R包含了许多实用的库和工具,它们可以帮助企业使用机器学习。例如,Caret非凡的能力使得它非常高效,这也提升了R在人工智能领域的能力。目前正在开发中的数据分析库为R用户提供了巨大的优势。该数据分析库不仅全面,而且还关注模型认证和信息表示。

应用到探索性任务——如果你需要在项目的早期阶段做一些探索性的工作来进行模型验证,R将使工作变得简单,因为工程师只需编写几行代码。

R的缺点:

很难掌握,而且很容易写出错误的代码。弱型别很危险,函数都有返回非预期类型对象的不良习惯。

与其他编程语言相比,向量的索引是从1开始的,而非0。这一点比较独特。

有些问题的解法还没这么明显。因为R有大量的库,所以有些不常用的库没有很好的文档说明。

总结。

Python和R在机器学习方面都有各自的优势,因为它们都拥有大量的库。

只要你能熟练地掌握这两种语言,你就能成为一个集大成者,因为大部分功能在其中一种语言中都能完成,在另一种语言中也一样。

另外,您可以将Python用作前期阶段的数据处理,然后将该信息输入到R中进行分析。它能提供全面的、更好的数据分析方案。

您可以将R视为Python的一个库,也可以将Python视为预处理R的一个库。了解了python和R各自的优缺点后,现在您可以更好地选择一种最适合您当前项目的编程语言。

好了,关于机器学习领域:python和R语言对比就是上面这些内容了,如果你想学习编程开发的一些内容也可以持续关注本站哦!

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