Perché Python è così di moda nel machine learning? - pagina 3
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Uh-huh, lo facciamo. MS ha recentemente rilasciato un toolkit di deep-learning nel pubblico dominio. Per qualche motivo è sui professionisti )) Come scrivono, l'obiettivo era quello di fornire la massima velocità per il riconoscimento del parlato e delle immagini.
https://github.com/Microsoft/CNTK
Quindi R è anche sui plus. tutto il codice computazionalmente intenso usa le librerie di altre persone. Per esempio, le operazioni di matrice sono una libreria intel.
Ho un atteggiamento diverso nei confronti di tutto questo. La cosa principale è entrare nel mainstream. Se cominci a fare delle scelte, rimani bloccato nella fase di selezione. E se ti siedi nel mainstream, probabilmente non capisci cosa c'è di sbagliato. Dopo l'inclusione di R in Microsoft, ci sono un numero enorme di funzioni in R che non posso nemmeno apprezzare, figuriamoci usare.
Quindi, se il trading, allora R. Per i più avanzati, R + python. Ho visto diversi consigli del genere.
Usando R, come risultato si ha un enorme numero di strumenti, ben oltre le capacità fisiche di una singola persona. A parte questo, si tratta di una letteratura ben sistematizzata del livello più diverso. Ogni funzione R ha necessariamente un riferimento all'autore dell'algoritmo. Tutto questo può essere usato come fonte senza Googlare.
Quindi R è anche sul lato positivo. tutto il codice computazionalmente intenso usa le librerie di altre persone. Per esempio, le operazioni di matrice sono una libreria intel.
Ho un atteggiamento diverso nei confronti di tutto questo. La cosa principale è entrare nel mainstream. Se iniziate a fare delle scelte, vi bloccherete nella fase di selezione. E se ti siedi nel mainstream, probabilmente non capisci cosa c'è di sbagliato. Dopo l'inclusione di R in Microsoft, ci sono un numero enorme di funzioni in R che non posso nemmeno apprezzare, figuriamoci usare.
Quindi, se il trading, allora R. Per i più avanzati, R + python. Ho visto diversi consigli del genere.
Usando R, come risultato si ha un numero enorme di strumenti, ben oltre le capacità fisiche di una singola persona. A parte questo, si tratta di una letteratura ben sistematizzata del livello più diverso. Ogni funzione R ha necessariamente un riferimento all'autore dell'algoritmo. Tutto questo può essere usato come un libro di testo, senza bisogno di cercare su Google.
Una volta ho cercato di imparare R, cercando di trovare implementazioni di filtri digitali e wavelet. Forse non sono bravo a cercare, ma il repository di R è un casino non sistematico, un'accozzaglia di codice. Non c'è partizionamento, si cerca solo per nome. Sembra come in un cassonetto di Internet dove tutto è ammucchiato.
Da qualche parte l'autore scriverà in dettaglio cosa fa la biblioteca, da qualche parte blah-blah, per liberarsene. Questa è l'impressione che ho avuto allora. Questo era circa un anno fa.
Il pitone lo è:
Notate che a differenza di R, l'integrazione di Python in ambienti come Java e Net è molto reale. Per esempio c'è IronPython per Net, in esso è possibile codificare builds direttamente in Python e ancora accedere alle risorse CLR.
Semplicemente non siete a conoscenza di R, un sacco di forum, perfettamente mantenuto, ha una quantità enorme di letteratura utile per noi sia sotto forma di libri e articoli....
Non cantate belle canzoni su tonnellate di documentazione e così via. Ci sono pochissimi libri su R. Solo Robert Kobakov ha mostrato il suo valore in questo campo. E anche un paio di altri autori. I libri stessi sono piuttosto specifici ed è molto difficile capire R leggendoli.
Non conosco nulla di simile in Python.
Cosa prestare attenzione a Google. Prendete Microsoft. Oggi R fa parte del software di Microsoft.
Oh, ma dai! Dove è sepolta quella parte? Qui apro VS e seleziono IronPython in nuget e già in cinque minuti posso codificare in Net su di esso. E dove posso scaricare R per Studio?
Non cantarci belle canzoni sulla documentazione di massa, ecc. ecc. Ci sono pochissimi libri su R.
Ho centinaia di libri nel mio computer, dai libri di testo di R a varie sezioni di statistica che sono implementate in R.
R è un'enorme libreria di statistiche e ogni funzione nei pacchetti R contiene un riferimento a un algoritmo. Si tratta quasi sempre di letteratura aperta.
Ha dato il link molte volte, ci sono centinaia di libri relativi alla R qui per soldi molto limitati.
Oggi R è lo standard algoritmico per la statistica e l'apprendimento automatico in particolare.
Ho letto l'articolohttps://habrahabr.ru/post/350042/, macchina fresca e ancora una volta Google offre tutte le API e gli strumenti di sviluppo in Pyton. Ma perché, è lento, che senso ha un hardware figo se usi un linguaggio lento?
Sì, so che le librerie sono scritte in positivo e sono veloci. Ma il codice utente è comunque in python. Mi sono dilettato con python per molto tempo, forse è successo qualcosa di straordinario negli anni, che è diventato così popolare?
Se qualcuno sa qualcosa, lo posti.
perché Python^
1. molte biblioteche dedicate ad esso
2. impaginazione veloce delle informazioni per la visualizzazione
3. la lingua non è legata al sistema operativo
Dichiaro i tipi in anticipo, come in C++, e non uso stampelle, come in Python.
Una volta ho cercato di imparare R, cercando di trovare implementazioni di filtri digitali e wavelet. Forse non sono bravo a cercare, ma il repository di R è un casino non sistematico, un'accozzaglia di codice. Non c'è partizionamento, si cerca solo per nome. Sembra come in un cassonetto di Internet dove tutto è ammucchiato.
Da qualche parte l'autore scriverà in dettaglio cosa fa la biblioteca, da qualche parte blah-blah, per liberarsene. Questa è l'impressione che ho avuto allora. Questo era circa un anno fa.
Ecco una rubrica di R
Ecco una selezione di serie temporali
Ecco un link all'apprendimento automatico.
Ecco la R in Microsoft
Ecco una selezione russa.
Ecco le domande.
Ci sono diversi pacchetti sulle wavelets, per esempio, wavelets. Quando li apri, ci sono dei link, e di solito puoi trovare dei libri che ti dicono come applicare le wavelet al trading.
Ho un'intera collezione, non riesco a trovarla subito, se la trovo, la posterò.
R è mainstream e se non riuscite a trovare qualcosa, chiedete, la mia conoscenza di R è molto limitata, ma ovviamente più della vostra, vi aiuterò.
Java (Scala) standard per l'apprendimento automatico distribuito (Spark, MXNet, Hadoop).
R e Python hanno solo moduli di collegamento per usare questi sistemi, non un supporto completo.
Svegliarsi. Il primo link in Yandex:https://tproger.ru/books/free-python-books/ C'è molta letteratura (ed è fondamentale e di alta qualità). Prendete "Learning Python" di Mark Lutz per esempio.
Oh, ma dai! Dove è sepolta questa parte? Qui apro VS e seleziono IronPython in nuget e in cinque minuti posso codificare in Net su di esso. E dove posso scaricare R per Studio?
Installato IronPython, solo che non è attraverso nuget ma dal programma di installazione. Menu-Means-Get Tools & Components e il programma di installazione viene lanciato separatamente. Ma sono le piccole cose.
Cercherò di ricordare il pitone.