Python neden makine öğreniminde bu kadar popüler? - sayfa 3
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Ah, hadi alalım. MS kısa süre önce ücretsiz bir derin öğrenme araç seti yayınladı. Nedense artı taraftadır)) Yazarken, görev maksimum konuşma ve görüntü tanıma hızını sağlamaktı.
https://github.com/Microsoft/CNTK
Yani R ayrıca artı taraftadır. tüm hesaplama açısından yoğun kodlar yabancı kitaplıkları kullanır. Örneğin, matris işlemleri bir intel kitaplığıdır.
Bütün bunlara farklı yaklaşıyorum. Ana şey ana akıma girmektir. Bir seçim yapmaya başlarsanız, seçim aşamasında takılıp kalırsınız. Ve ana akımda oturuyorsanız, büyük olasılıkla bir şeylerin neden yanlış olduğunu anlamıyorsunuz. R'nin Microsoft'a dahil edilmesinden sonra R, kullanmayı bir yana değerlendiremediğim çok sayıda özelliğe sahip oldu.
Bu nedenle, ticaret yapıyorsanız, R. Özellikle gelişmiş R + python için. Bu ipuçlarından birkaçını gördüm.
R kullanarak, sonuç, tek bir kişinin fiziksel yeteneklerinin çok ötesinde, çok çeşitli araçlardır. Ayrıca, çeşitli düzeylerde iyi sistematize edilmiş bir literatürdür. Her R fonksiyonunun mutlaka algoritmanın yazarına bir bağlantısı vardır. Bütün bunlar, herhangi bir Google olmadan bir ders kitabı olarak kullanılabilir.
Yani R ayrıca artı taraftadır. tüm hesaplama açısından yoğun kodlar yabancı kitaplıkları kullanır. Örneğin, matris işlemleri bir intel kitaplığıdır.
Bütün bunlara farklı yaklaşıyorum. Ana şey ana akıma girmektir. Bir seçim yapmaya başlarsanız, seçim aşamasında takılıp kalırsınız. Ve ana akımda oturuyorsanız, büyük olasılıkla bir şeylerin neden yanlış olduğunu anlamıyorsunuz. R'nin Microsoft'a dahil edilmesinden sonra R, kullanmayı bir yana değerlendiremediğim çok sayıda özelliğe sahip oldu.
Bu nedenle, ticaret yapıyorsanız, R. Özellikle gelişmiş R + python için. Bu ipuçlarından birkaçını gördüm.
R kullanarak, sonuç, tek bir kişinin fiziksel yeteneklerinin çok ötesinde, geniş bir araç dizisidir. Ayrıca, çeşitli düzeylerde iyi sistematize edilmiş bir literatürdür. Her R fonksiyonunun mutlaka algoritmanın yazarına bir bağlantısı vardır. Bütün bunlar, herhangi bir Google olmadan bir ders kitabı olarak kullanılabilir.
Bir keresinde R öğrenmeye çalıştım, dijital filtrelerin ve dalgacıkların uygulamalarını bulmaya çalıştım. Belki nasıl arama yapacağımı bilmiyorum ama R deposu bir tür örgütlenmemiş karmaşa, bir kod karmaşası. Aptalca isimleri arayan bölümlere ayrılma yok. Kısacası, her şeyin bir yığın halinde yığıldığı bir İnternet çöplüğü gibi.
Yazar bir yerde kütüphanenin ne yaptığını ayrıntılı olarak yazacak, bir yerde la-la, böylece ondan kurtulacaklar. O zaman izlenimler bunlar. Bu yaklaşık bir yıl önce.
Python:
R'den farklı olarak Python'un Java ve Net gibi ortamlara entegrasyonunun gerçek olduğunu not ediyorum. Örneğin, derlemeleri doğrudan Python'da kodlayabileceğiniz ve aynı zamanda CLR kaynaklarına erişebileceğiniz Net için IronPython vardır.
Sadece R'yi bilmiyorsunuz, forumlarla dolu, bakımlı, hem kitap hem de makale şeklinde bize faydalı olan devasa bir literatürü var ....
Çok fazla belge vb. hakkında güzel şarkılar söylememize gerek yok. R hakkında çok az kitap var. Robert Kobakov'un bu alanda kaydettiği bu mu? Ve birkaç yazar daha. Kitapların kendileri son derece spesifik ve onlardan R'nin ne olduğunu anlamak çok zor.
Python'da benzer bir şey bilmiyorum.
Google nelere dikkat etmeli? Microsoft'u ele alalım. Bugün R, Microsoft yazılımının bir parçasıdır.
Tamam. Bu kısım nerede gömülü? Böylece VS'yi nuget IronPython'da açıyorum ve beş dakika içinde Net'te kod yazabiliyorum. Studio için R'yi nereden indirebilirim?
Çok fazla belge vb. hakkında güzel şarkılar söylememize gerek yok. R hakkında çok az kitap var.
Bilgisayarımda R'deki ders kitaplarından R'de uygulanan çeşitli istatistik bölümlerine kadar yüzlerce kitabım var.
R devasa bir istatistik kitaplığıdır ve R paketlerindeki her fonksiyon bir algoritmaya referans içerir. Neredeyse her zaman açık edebiyattır.
Linki defalarca verdim, çok kısıtlı paraya R ile ilgili yüzlerce kitap var .
Bugün R, özellikle istatistik ve makine öğrenimi için algoritmik standarttır.
Harika bir makine olan https://habrahabr.ru/post/350042/ makalesini okudum ve yine Google tüm API'yi ve geliştirme araçlarını Python'da sunuyor. Ama neden, yavaş, yavaş bir dil kullanılıyorsa, harika donanımın anlamı nedir?
Evet biliyorum, oradaki kütüphaneler profesyonellerin üzerine yazılmış ve hızlılar. Ancak kullanıcı kodu hala python'da. Python ile uzun zamandır oynuyorum, belki yıllar içinde olağanüstü bir şey oldu da bu kadar popüler oldu?
Kim bilir ne yaz lütfen.
çünkü Python'da^
1. Bunun için uyarlanmış bir grup kitaplık
2. görselleştirme için hızlı bilgi düzeni
3. dil işletim sistemine bağlı değil
ancak ördek yazmanın dezavantajları da var, bana göre türü önceden C++ gibi bildirmek ve Python'da olduğu gibi koltuk değneği eklememek daha uygun görünüyor (karmaşık projelerle ilgili)
Bir keresinde R öğrenmeye çalıştım, dijital filtrelerin ve dalgacıkların uygulamalarını bulmaya çalıştım. Belki nasıl arama yapacağımı bilmiyorum ama R deposu bir tür örgütlenmemiş karmaşa, bir kod karmaşası. Aptalca isimleri arayan bölümlere ayrılma yok. Kısacası, her şeyin bir yığın halinde yığıldığı bir İnternet çöplüğü gibi.
Yazar bir yerde kütüphanenin ne yaptığını ayrıntılı olarak yazacak, bir yerde la-la, böylece ondan kurtulacaklar. O zaman izlenimler bunlar. Bu yaklaşık bir yıl önce.
İşte R için değerlendirme listesi
İşte zaman serisine göre bir seçim
İşte makine öğrenimine bir bağlantı
İşte microsoft'ta R
İşte Rusça bir seçim
Burada soru sorun
Birkaç dalgacık paketi vardır, örneğin dalgacıklar. Açıyorsunuz, bağlantılar var, genellikle size ticarette dalgacıkları nasıl kullanacağınızı anlatan kitaplar bulabilirsiniz.
Bütün bir seçimim vardı, hemen bulamıyorum, tökezliyorum, atacağım.
R ana akımdır ve bir şey bulamazsanız, nasıl olduğunu bilmiyorsunuz, sorun, R hakkındaki bilgim çok sınırlı, ama açıkçası sizinkinden daha fazla, yardım edeceğim.
Dağıtılmış makine öğrenimi (Spark, MXNet, Hadoop) için Java (Scala) standardı.
R ve Python'un yalnızca bu sistemleri kullanmak için eklentileri vardır, tam destek değil.
Uyanmak. Yandex'deki ilk bağlantı: https://tproger.ru/books/free-python-books/ Çok fazla literatür var (ayrıca, temel ve yüksek kaliteli). Örneğin aynı Mark Lutz "Python Öğrenmek"
Tamam. Bu kısım nerede gömülü? Böylece VS'yi nuget IronPython'da açıyorum ve beş dakika içinde Net'te kod yazabiliyorum . Studio için R'yi nereden indirebilirim?
IronPython'u kurdum, sadece nuget üzerinden değil, yükleyiciden kuruluyor. Menü-Araçlar-Get araçları ve bileşenleri ve yükleyici ayrı olarak başlatılır. Ama bunlar önemsiz şeyler.
Python'u hatırlamaya çalışıyorum..