기계 학습에서 파이썬이 왜 그렇게 유행하는가? - 페이지 2

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막심 드미트리예프스키 :

R은 더 풍부하지 않고 모든 기계 작업자는 파이썬으로 작업하고 지역 상인과 같은 다른 겸손하지 않은 교육받지 못한 사람들은 r에 앉아 있습니다. 모든 것이 손가락 2개와 줄 3개로 간단하기 때문입니다.

왜냐하면 그곳에서 그들은 셀 수 없는 숫자를 낳았기 때문입니다. 왜냐하면 모든 천재나 학생은 자신의 무언가를 하려고 노력하기 때문입니다.

시간이 지남에 따라(몇 년의 문제) Python은 R 라이브러리의 수를 따라잡을 것입니다.

 
forexman77 :

시간이 지남에 따라(몇 년의 문제) Python은 R 라이브러리의 수를 따라잡을 것입니다.

그래 의미? 처음에는 더 많습니다. 그런 다음 그들은 R에 씁니다.

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

그것으로 시작

더 시원하다면 TensorFlow, Theano, PyTorch 등 (필요한 경우) :))

 
막심 드미트리예프스키 :

다른 주제로 이미 2번 답변했습니다

당신은 잠시 후에 모든 것을 잊어 버리는 것 같습니다

파이썬은 벡터, 행렬 및 신경망 작업에 매우 편리한 고급 언어입니다.

속도는 중요하지 않습니다. 시간이 많이 걸리는 주요 작업은 플러스 및 비디오 카드에서 수행됩니다.

느린 모든 것은 전처리이며 1회 수행됩니다.

좋아, 내가 파이썬을 잊어버리고 벡터/행렬 연산에 대해 기억하지 않는다고 가정해 봅시다. 거기에서 이것을 할 수 있습니까(명령줄의 matlab에 있는 코드) 

>> 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

***

 
알렉세이 볼찬스키 :

좋아, 내가 파이썬을 잊어버렸고 벡터/행렬 연산에 대해 기억하지 못한다고 가정해보자. 거기에서 이것을 할 수 있습니까(명령줄의 matlab에 있는 코드)

***

물론 당신은 할 수 있습니다

 
막심 드미트리예프스키 :

그래 의미? 처음에는 더 많습니다. 그런 다음 그들은 R에 씁니다.

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

그것으로 시작

더 시원하다면 TensorFlow, Theano, PyTorch 등 (필요한 경우) :))

계속해서 조밀한 무지를 보여주고 Google에 너무 게으른가요? 글쎄, 너무 보지 않기 위해 ...

 
산산이치 포멘코 :

계속해서 조밀한 무지를 보여주고 Google에 너무 게으른가요? 글쎄, 너무 보지 않기 위해 ...

여기 R이 있습니다. 승려가 제 시간에 도착했습니다. 이제 그들은 그가 얼마나 아름다운지를 치료하기 시작할 것입니다. 나는 이것을 믿고있었습니다. hahaha)) 학생들을위한 언어

 
forexman77 :

Python에는 뭔가 명확하지 않은 경우 질문할 수 있는 많은 예제와 포럼이 있습니다. R에서는 모든 것을 스스로 이해해야 하고 시간이 많이 걸리고 R 포럼을 전혀 본 적이 없습니다(하나의 하위 포럼 제외).

또한 NumPY 라이브러리가 등장했습니다. 벡터 계산이 훨씬 빠릅니다. 그러나 내 생각에는 R 콘솔의 코드가 더 빠르다는 것도 알게 되었습니다.

일반적으로 변경된 사항은 없습니다.Python은 학습, 이해에 훨씬 친숙하고 R은 더 풍부하고 기계 학습의 의미에서 많은 것이 있습니다.

당신은 R을 모르고 있을 뿐입니다. 그것은 포럼으로 가득 차 있고 잘 관리되어 있으며 책과 기사의 형태로 우리에게 유용한 방대한 문헌을 가지고 있습니다. 나는 파이썬에서 비슷한 것을 모른다. 통계적 사고를 공식화하기 위한 일반적인 현대 관행은 R의 코드이고 파이썬의 경우는 거의 없습니다.

두 언어 사용에 대한 통계를 취하면 보급 측면에서 거의 동일하지만 Python은 웹 사이트를 작성하는 사용자로 가득합니다. 거래에 이 두 언어의 유용성을 평가하면 R이 확실히 유리합니다. 처음에 R(70년대 S 콘다의 유료 프로토타입)은 통계적 문제만 해결하기 위한 것이었으며 그래픽 및 통계 시스템이라고 불렸습니다.


그리고 마지막.

Google에주의해야 할 사항. 마이크로소프트를 보자. 오늘날 R은 Microsoft 소프트웨어의 일부입니다.

 
알렉세이 볼찬스키 :

좋아, 내가 파이썬을 잊어버렸고 벡터/행렬 연산에 대해 기억하지 못한다고 가정해보자. 거기에서 이것을 할 수 있습니까(명령줄의 matlab에 있는 코드)

*** 

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 ]
 
산산이치 포멘코 :

당신은 R을 모르고 있을 뿐입니다. 그것은 포럼으로 가득 차 있고 잘 관리되어 있으며 책과 기사의 형태로 우리에게 유용한 방대한 문헌을 가지고 있습니다. 나는 파이썬에서 비슷한 것을 모른다. 통계적 사고를 공식화하기 위한 일반적인 현대 관행은 R의 코드이고 파이썬의 경우는 거의 없습니다.

두 언어 사용에 대한 통계를 취하면 보급 측면에서 거의 동일하지만 Python은 웹 사이트를 작성하는 사용자로 가득합니다. 거래에 이 두 언어의 유용성을 평가하면 R이 확실히 유리합니다. 처음에 R(70년대 S 콘다의 유료 프로토타입)은 통계적 문제만 해결하기 위한 것이었으며 그래픽 및 통계 시스템이라고 불렸습니다.


그리고 마지막.

Google에주의해야 할 사항. 마이크로소프트를 보자. 오늘날 R은 Microsoft 소프트웨어의 일부입니다.

어, 가자. MS는 최근 딥 러닝 툴킷을 무료로 출시했습니다. 어떤 이유로 그는 플러스쪽에 있습니다.)) 글을 쓸 때 작업은 음성 및 이미지 인식의 최대 속도를 보장하는 것이 었습니다.

https://github.com/Microsoft/CNTK

 
forexman77 :

좋아, 그래서 나는 언어를 완전히 잊어 버렸습니다))

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