Porque é que Python está tão na moda na aprendizagem de máquinas? - página 3
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Uh-huh, nós temos. A MS lançou recentemente um conjunto de ferramentas de aprendizagem profunda no domínio público. Por alguma razão está nos profissionais )) Enquanto escrevem, o objectivo era proporcionar a máxima velocidade para o reconhecimento da fala e da imagem.
https://github.com/Microsoft/CNTK
Então o R também está em vantagem. Todo o código computacionalmente intensivo usa as bibliotecas de outras pessoas. Por exemplo, as operações matriciais são uma biblioteca de informações.
Eu tenho uma atitude diferente em relação a tudo isto. O principal é entrar no mainstream. Se você começa a fazer escolhas, você fica preso na fase de seleção. E se você se senta na corrente dominante, provavelmente não entende o que está errado. Após a inclusão do R na Microsoft, há um grande número de funcionalidades no R que eu não consigo nem apreciar, quanto mais usar.
Por isso, se for negociar, então R. Para os particularmente avançados, R + python. Já vi vários conselhos desses.
Usando R, como resultado você tem um grande número de ferramentas, muito além das capacidades físicas de uma única pessoa. Além disso, é uma literatura bem sistematizada dos mais diferentes níveis. Cada função R tem necessariamente uma referência ao autor do algoritmo. Tudo isto pode ser usado como um livro fonte sem Googling.
Então R também está do lado positivo. Todo código computacionalmente intensivo usa as bibliotecas de outras pessoas. Por exemplo, as operações matriciais são uma biblioteca de informações.
Eu tenho uma atitude diferente em relação a tudo isto. O principal é entrar no mainstream. Se você começar a fazer escolhas, você vai ficar preso na fase de seleção. E se você se senta na corrente dominante, provavelmente não entende o que está errado. Após a inclusão do R na Microsoft, há um grande número de funcionalidades no R que eu não consigo nem apreciar, quanto mais usar.
Por isso, se for negociar, então R. Para os particularmente avançados, R + python. Já vi vários conselhos desses.
Usando R, como resultado você tem um grande número de ferramentas, muito além das capacidades físicas de uma única pessoa. Além disso, é uma literatura bem sistematizada dos mais diferentes níveis. Cada função R tem necessariamente uma referência ao autor do algoritmo. Tudo isto pode ser usado como um livro de texto, sem qualquer pesquisa no Google.
Uma vez eu tentei estudar R, tentei encontrar implementações de filtros digitais e wavelets. Talvez eu não seja bom a procurar, mas o repositório R é uma confusão não sistemática, uma miscelânea de código. Não há partição, você só procura pelo nome. Parece que numa lixeira da Internet onde tudo também está amontoado.
Em algum lugar o autor vai escrever em detalhes o que a biblioteca faz, em algum lugar blá blá, para se livrar. Foi essa a impressão que fiquei na altura. Isso foi há cerca de um ano.
Python é:
Note que ao contrário do R, a integração do Python em ambientes como Java e Net é muito real. Por exemplo, existe o IronPython for Net, nele você pode codificar construções diretamente em Python e ainda acessar recursos CLR.
Você simplesmente não tem conhecimento de R, muitos fóruns, perfeitamente mantidos, tem uma enorme quantidade de literatura útil para nós tanto na forma de livros como de artigos....
Não cante músicas legais sobre toneladas de documentação, etc., etc. Há muito poucos livros sobre R. Apenas Robert Kobakov mostrou o seu valor neste campo. E alguns outros autores também. Os livros em si são bastante específicos e é muito difícil entender R lendo-os.
Eu não conheço nada semelhante em Python.
O que prestar atenção ao google. Leva a Microsoft. Hoje em dia, o R faz parte do software da Microsoft.
Oh, vá lá. Onde está enterrada essa parte? Aqui eu abro o VS selecione IronPython em nuget e já em cinco minutos eu posso codificar em Net nele. E onde posso fazer o download do R for Studio?
Não nos cante canções bonitas sobre a massa de documentação, etc., etc. Há muito poucos livros sobre R.
Tenho centenas de livros no meu computador, desde livros didáticos de R até várias seções de estatísticas que são implementadas em R.
R é uma enorme biblioteca de estatísticas e qualquer função em pacotes R contém uma referência a um algoritmo. É quase sempre literatura aberta.
Deu o link muitas vezes, há centenas de livros relacionados a R aqui por dinheiro muito limitado.
Hoje em dia, R é o padrão algorítmico para estatísticas e aprendizagem de máquinas em particular.
Eu li o artigohttps://habrahabr.ru/post/350042/, máquina legal e novamente o Google oferece todas as APIs e ferramentas de desenvolvimento em Pyton. Mas porquê, é lento, para que serve o hardware fixe se se usa uma linguagem lenta?
Sim, eu sei que as bibliotecas estão escritas em plumas e são rápidas. Mas o código do usuário está em python de qualquer maneira. Eu me dediquei à píton por muito tempo, talvez algo extraordinário tenha acontecido ao longo dos anos, que se tornou tão popular?
Se alguém souber de alguma coisa, afixe isso.
porque Python^
1. Muitas bibliotecas dedicadas a ela
2. layout rápido de informação para visualização
3. A linguagem não está ligada ao SO
Eu declaro tipos com antecedência, como em C++, e não uso muletas, como em Python.
Uma vez eu tentei aprender R, tentei encontrar implementações de filtros digitais e wavelets. Talvez eu não seja bom a procurar, mas o repositório R é algum tipo de confusão não sistemática, uma confusão de código. Não há partição, você só procura pelo nome. Parece que numa lixeira da Internet onde tudo também está amontoado.
Em algum lugar o autor vai escrever em detalhes o que a biblioteca faz, em algum lugar blá blá, para se livrar. Foi essa a impressão que fiquei na altura. Isso foi há cerca de um ano.
Aqui está uma rubrica de R
Aqui está uma selecção das séries cronológicas
Aqui está um link para a aprendizagem da máquina.
Aqui está o R na Microsoft
Aqui está uma selecção russa.
Aqui estão as perguntas.
Há vários pacotes em wavelets, por exemplo, wavelets. Quando você os abre, há links, e normalmente você pode encontrar livros que lhe dizem como aplicar wavelets ao comércio.
Tenho uma colecção inteira, não a consigo encontrar de uma vez, envio-ta quando me deparar com ela.
O R é o mais comum e se você não encontrar algo, pergunte, meu conhecimento de R é muito limitado, mas obviamente mais do que o seu, eu o ajudarei.
Padrão Java (Scala) para aprendizagem de máquinas distribuídas (Spark, MXNet, Hadoop).
R e Python têm apenas módulos de ligação para utilizar estes sistemas, não suporte total.
Acorda. O primeiro link em Yandex:https://tproger.ru/books/free-python-books/ Há muita literatura (e é fundamental e de alta qualidade). Veja o "Learning Python" de Mark Lutz, por exemplo.
Oh, vá lá. Onde está enterrada esta parte? Aqui eu abro o VS selecione IronPython em nuget e em cinco minutos eu posso codificar em Net nele. E onde faço o download de R para Estúdio?
IronPython instalado, só que não é através do nuget, mas a partir do instalador. Menu-Means-Get Tools & Components e o instalador é lançado separadamente. Mas são as pequenas coisas.
Vou tentar lembrar-me da pitão.