Perché Python è così di moda nel machine learning? - pagina 2

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Maxim Dmitrievsky:

P non è più ricco, tutti i machinelerners usano Python, P è usato dalle statistiche e da altre persone non istruite come i commercianti locali di dolore, perché tutto è facile come 3 linee.

Questo è il motivo per cui ci sono così tanti lib e perché ogni genio o studente cerca di fare qualcosa di proprio.

Penso che con il tempo (un paio d'anni) Python raggiungerà il numero di librerie R.

 
forexman77:

Mi sembra che col tempo (un paio d'anni) Python raggiungerà il numero di librerie R.

Ci sono più biblioteche per cominciare. Poi vengono riscritte in R

http://scikit-learn.org/stable/

iniziare da lì

Se vuoi qualcosa di più fresco, usa TensorFlow, Theano, PyTorch e altri (se ne hai bisogno :))

 
Maxim Dmitrievsky:

Ti ho già risposto 2 volte in thread diversi.

sembra che dopo un po' si dimentichi tutto

che python è un linguaggio di alto livello che è molto comodo per lavorare con vettori, matrici e reti neurali

La velocità non è un problema perché la maggior parte delle operazioni che richiedono tempo sono fatte su plus e schede grafiche.

tutto ciò che è lento è la pre-elaborazione e viene fatto solo una volta

Ok, supponiamo che mi sia dimenticato di python e che non ricordi le operazioni vettoriali/matrici. È possibile fare il seguente (codice matlab sulla linea di comando)

>> x= [1 2 3]

x =

     1     2     3

>> y = [4 5 6]

y =

     4     5     6

>> z = x+y % векторная операция, так на питоне можно?

z =

     5     7     9

***

 
Alexey Volchanskiy:

Ok, supponiamo che io abbia dimenticato python e che non ricordi le operazioni vettoriali/matrici. È possibile fare il seguente (codice matlab sulla linea di comando)

***

Beh, certo che si può

 
Maxim Dmitrievsky:

All'inizio ce ne sono di più. Poi vengono riscritte in R.

http://scikit-learn.org/stable/

iniziare da lì.

Se vuoi qualcosa di più fresco, usa TensorFlow, Theano, PyTorch e altri (se ne hai bisogno :))

Stai ancora dimostrando la tua ottusa ignoranza, sei solo troppo pigro per andare su Google? Beh, solo per non guardare troppo ...

 
SanSanych Fomenko:

Continui a mostrare la tua ignoranza dilagante, sei solo troppo pigro per cercare su Google? Beh, solo per non sembrare troppo...

Così questo è R - i monaci sono arrivati, ora ti faranno una lezione su quanto è meraviglioso, questo è quello che mi aspettavo hahahaha )) la lingua è per gli studenti

 
forexman77:

In Python ci sono molti esempi e forum dove si può chiedere se non si capisce qualcosa. In R devi capire tutto da solo e ci vuole molto tempo e non ho visto nessun forum su R (tranne un sub-forum).

Inoltre la libreria NumPY è uscita ora. I calcoli vettoriali sono molto più veloci, ma ho notato che il codice nella console R è più veloce secondo me.

In generale nulla è cambiato Python è molto più amichevole da imparare e capire, mentre R è più ricco e ha molto di più in termini di apprendimento automatico.

Semplicemente non conosci R, è pieno di forum, è perfettamente supportato, ha un'enorme quantità di letteratura utile per noi sia sotto forma di libri che di articoli. Non conosco nulla di simile in Python. La pratica moderna abituale per formulare pensieri statistici è il codice in R, e abbastanza raramente in python.

Se si prendono le statistiche dell'uso dei due linguaggi, sono circa uguali in termini di prevalenza, ma python è pieno di utenti che scrivono siti web. Se si valuta l'utilità di questi due linguaggi per il trading, R ha un indubbio vantaggio. Originariamente R (il prototipo pagato S degli anni '70) era progettato per risolvere esclusivamente problemi statistici e si chiamava così: il sistema di grafici e statistiche.


Un'ultima cosa.

Cosa prestare attenzione a Google. Prendete Microsoft. R è ora parte del software di Microsoft.

 
Alexey Volchanskiy:

Ok, supponiamo che io abbia dimenticato python e che non ricordi le operazioni vettoriali/matrici. È possibile fare il seguente (codice matlab sulla linea di comando)

***

import numpy as np
x= np.arange(1,4)
y=np.arange(4,7)
print(x,y)
print(x+y)

[1 2 3] [4 5 6]
[5 7 9]
 
SanSanych Fomenko:

Semplicemente non sei a conoscenza di R, un sacco di forum, meravigliosamente mantenuto, ha una quantità enorme di letteratura utile per noi sia sotto forma di libri e articoli. Non c'è niente del genere in Python che io sappia. La pratica moderna abituale per formulare pensieri statistici è il codice in R e abbastanza raramente in python.

Se si prendono le statistiche dell'uso dei due linguaggi, sono circa uguali in termini di prevalenza, ma python è pieno di utenti che scrivono siti web. Se si valuta l'utilità di questi due linguaggi per il trading, R ha un indubbio vantaggio. Originariamente R (il prototipo pagato S degli anni 70) era stato progettato per risolvere esclusivamente problemi statistici e fu chiamato così: il sistema di grafici e statistiche.


Un'ultima cosa.

Cosa prestare attenzione a Google. Prendete Microsoft. R è ora parte del software di Microsoft.

Uh-huh, lo prendiamo. MS ha recentemente rilasciato un toolkit di deep-learning liberamente disponibile. Per qualche motivo è tra i plus )) Come scrivono, l'obiettivo era quello di fornire la massima velocità per il riconoscimento del parlato e delle immagini.

https://github.com/Microsoft/CNTK

 
forexman77:

Capisco, quindi ho completamente dimenticato la lingua ))

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