Forskellen mellem Python og R Machine Learning

Maskinlæring handler om at udvinde viden fra data, og anvendelsen heraf i de senere år er blevet allestedsnærværende i hverdagen. Maskinindlæringsteknikker vedtages til forskellige applikationer. Fra filmanbefalinger til, hvad mad der skal bestilles, eller hvilke produkter man skal købe, til at genkende dine venner på billeder, mange websteder og applikationer har maskinlæringsalgoritmer i deres kerne. Se på et hvilket som helst komplekst websted som Amazon, Facebook eller Netflix, det er meget sandsynligt, at du finder alle dele af webstedet, der indeholder flere maskinlæringsmodeller. Python er blevet de facto standard for mange datavidenskabelige applikationer, der kombinerer kraften i programmeringssprog til generelle formål med alsidigheden af ​​domænespecifikke scripting-sprog som R. Dog er R ikke meget hurtig, og koden er dårligt skrevet og langsom undtagen det består af rigtig gode statistiske biblioteker sammenlignet med Python. Så skal du bruge Python eller R til maskinlæring?

Hvad er Python?

Python er et af de mest populære generelle programmeringssprog til datavidenskab i udbredt brug. Så det nyder godt af et stort antal nyttige tilføjelsesbiblioteker udviklet af det store samfund. Python kombinerer kraften i programmeringssprog til generelle formål med brugervenligheden af ​​domænespecifikke scripting-sprog som R eller MATLAB. Det har biblioteker til visualisering, indlæsning af data, statistikker, naturlig sprogbehandling, billedbehandling og mere. Det giver dataforskere et stort udvalg af generelle og specielle formål funktionalitet. I årenes løb er Python blevet den de facto standard for mange datavidenskabelige applikationer. Som et generelt programmeringssprog tillader Python også oprettelse af komplekse grafiske brugergrænseflader (GUI'er) og webservices og til integration i eksisterende systemer.

Hvad er R?

R er et kraftfuldt, open source programmeringssprog og en frigørelse af et programmeringssprog kaldet S. R er et softwaremiljø udviklet af Ross Ihaka og Robert Gentleman fra University Of Auckland, New Zealand. Skønt R oprindeligt blev udviklet til og af statistikere, er det nu de facto standardsprog til statistisk computing. Dataanalyse udføres i R ved at skrive scripts og funktioner på R-programmeringssprog. Sproget tilvejebringer objekter, operatører og funktioner, der gør processen med at udforske, modellere og visualisere data til en naturlig. Dataforskere, analytikere og statistikere bruger både R til statistisk analyse, forudsigelig modellering og datavisualisering. Der er mange typer modeller i R, der spænder over et helt økosystem med maskinlæring mere generelt.

Forskel mellem Python og R Machine Learning

1. Grundlæggende om læring af Python og R Machine

- Python er et af de mest populære generelle programmeringssprog til datavidenskab, der kombinerer kraften i programmeringssprog til generelle formål med brugervenligheden af ​​domænespecifikke scripting-sprog som R eller MATLAB. R er et kraftfuldt, open source programmeringssprog og en frigørelse af et programmeringssprog kaldet S. R blev oprindeligt udviklet til og af statistikere, men er nu det de facto standardsprog til statistisk computing. Dataanalyse udføres i R ved at skrive scripts og funktioner på R-programmeringssprog.

2. Pakker og biblioteker

- Både Python og R har robuste økosystemer af open source værktøjer og biblioteker. Imidlertid har R mere tilgængelighed af forskellige pakker for at øge dens ydelse, herunder en tilføjelsespakke kaldet Nnet, som giver dig mulighed for at oprette neurale netværksmodeller. Caret Package er endnu en omfattende ramme, der styrker R's maskinindlæringsfunktioner. På den anden side er Python primært fokuseret på maskinlæring og har biblioteker til indlæsning af data, visualisering, statistik, naturlig sprogbehandling, billedbehandling og mere. PyBrain er Python neurale netværksbibliotek, der tilbyder fleksible, brugervenlige algoritmer til maskinlæring. Andre populære Python-biblioteker inkluderer NumPy og SciPy, som er grundlæggende pakker til videnskabelig computing med Python.

3. Brugervenlighed

- Python er allerede kendt for sin enkelhed i maskinlæringsøkosystemet, hvilket gør det til det foretrukne valg for dataanalytikere. En af de vigtigste fordele ved at bruge Python er dens evne til at interagere med koden ved hjælp af en terminal eller andre værktøjer som Jupyter Notebook. R er på den anden side mere populær inden for datavidenskab, hvilket er ret udfordrende at lære. R har en stejl indlæringskurve og er virkelig svært at mestre end Python. Python-koder er lettere at skrive og vedligeholde, og de er mere robuste end R. Hver pakke i R kræver lidt forståelse først, før de går helt ud.

4. Fleksibilitet

- Hvad der gør Python til et bedre valg til maskinlæring er dens fleksibilitet til produktionsbrug. Og det er hurtigt, let og kraftfuldt. Python er et generelt sprog med en læsbar syntaks, der giver dig stor fleksibilitet. Med de rigtige værktøjer og biblioteker kan Python bruges til at bygge næsten alt, og dekoratørerne gør dig næsten ubegrænset. R, på den anden side, er de facto standardsprog til statistisk computing, og det er open source, hvilket betyder, at kildekoden er åben for inspektion og ændring for alle, der ved, hvordan metoderne og algoritmerne fungerer under hætten.

Python vs. R: Sammenligningstabel

Oversigt over Python-vers R Machine Learning

Både Python og R har robuste økosystemer af open source værktøjer og biblioteker. R har imidlertid mere tilgængelighed af forskellige pakker for at øge dens ydelse, men Python er mere kraftfuld, robust end R, hvilket gør den ideel til opbygning af applikationer på virksomhedsniveau. Pythons hastighed og fleksibilitet gør det muligt at overgå andre sprog og rammer. R er imidlertid ikke meget hurtig, og koden er dårligt skrevet, og den blev oprettet til dataforskere i tankerne, ikke computere, hvilket gør R mærkbart langsommere end andre programmeringssprog, herunder Python. Kort sagt er Python bedre til maskinlæring, mens R kan prale af et godt samfund til dataudforskning og læring.