Warum ist Python beim maschinellen Lernen so in Mode? - Seite 2

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Maxim Dmitrievsky:

P ist nicht reicher, alle Maschinenbediener benutzen Python, P wird von Statistikern und anderen ungebildeten Leuten wie lokalen Kummerhändlern benutzt, weil dort alles so einfach wie 3 Zeilen ist.

Das ist der Grund, warum es so viele Libs gibt und weil jedes Genie oder jeder Student versucht, etwas Eigenes zu schaffen.

Ich denke, dass Python mit der Zeit (in ein paar Jahren) mit der Anzahl der R-Bibliotheken gleichziehen wird.

 
forexman77:

Es scheint mir, dass Python mit der Zeit (in ein paar Jahren) die Anzahl der R-Bibliotheken einholen wird.

Wie meinen Sie das? Es gibt dort mehr Bibliotheken als am Anfang. Dann werden sie in R umgeschrieben

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

dort beginnen

Wenn Sie etwas Cooleres wollen, verwenden Sie TensorFlow, Theano, PyTorch und andere (wenn Sie es brauchen :))

 
Maxim Dmitrievsky:

Ich habe Ihnen bereits 2 Mal in verschiedenen Threads geantwortet.

Sie scheinen nach einer Weile alles zu vergessen

dass Python eine Hochsprache ist, die sich sehr gut für die Arbeit mit Vektoren, Matrizen und neuronalen Netzen eignet

Geschwindigkeit ist kein Thema, da die meisten zeitaufwändigen Vorgänge von den Plus- und Grafikkarten erledigt werden.

alles, was langsam ist, ist die Vorverarbeitung und wird nur einmal durchgeführt

Ok, nehmen wir an, ich habe Python vergessen und weiß nichts mehr über Vektor-/Matrixoperationen. Ist es möglich, dort folgendes zu tun (Matlab-Code auf der Kommandozeile)

>> 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, nehmen wir an, dass ich Python vergessen habe und mich nicht an Vektor-/Matrixoperationen erinnere. Ist es möglich, dort folgendes zu tun (Matlab-Code auf der Kommandozeile)

***

Nun, natürlich können Sie

 
Maxim Dmitrievsky:

Am Anfang gibt es mehr von ihnen. Dann werden sie in R umgeschrieben.

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

dort beginnen.

Wenn Sie etwas Cooleres wollen, verwenden Sie TensorFlow, Theano, PyTorch und andere (wenn Sie es brauchen :))

Beweisen Sie immer noch dumpfe Ignoranz, sind Sie nur zu faul zum Googeln? Nun, nur nicht zu sehr auffallen ...

 
SanSanych Fomenko:

Du zeigst weiterhin deine grenzenlose Unwissenheit und bist nur zu faul, es zu googeln? Nun, nur damit du nicht zu sehr...

So, das ist R - die Mönche sind da, jetzt werden sie anfangen, dich zu belehren, wie wunderbar er ist, ich habe damit gerechnet hahahaha )) Sprache ist für Studenten

 
forexman77:

In Python gibt es viele Beispiele und Foren, in denen man nachfragen kann, wenn man etwas nicht versteht. In R muss man alles selbst verstehen, was viel Zeit in Anspruch nimmt, und ich habe noch kein einziges Forum zu R gesehen (außer einem Unterforum).

Außerdem ist die NumPY-Bibliothek jetzt erhältlich. Die Vektorberechnungen sind viel schneller, aber ich habe trotzdem festgestellt, dass der Code in der R-Konsole meiner Meinung nach schneller ist.

Im Großen und Ganzen hat sich nichts geändert. Python ist viel einfacher zu erlernen und zu verstehen, während R umfangreicher ist und viel mehr Möglichkeiten für maschinelles Lernen bietet.

Sie kennen R einfach nicht, es ist voll von Foren, es wird perfekt unterstützt, es gibt eine riesige Menge an nützlicher Literatur für uns, sowohl in Form von Büchern als auch von Artikeln. Ich kenne so etwas in Python nicht. Die übliche moderne Praxis für die Formulierung statistischer Überlegungen ist Code in R, und ganz selten in Python.

Wenn man die Statistiken über die Verwendung der beiden Sprachen betrachtet, sind sie in Bezug auf die Verbreitung ungefähr gleich, aber Python ist voll von Benutzern, die Websites schreiben. Wenn man die Nützlichkeit dieser beiden Sprachen für den Handel bewertet, hat R einen unbestreitbaren Vorteil. Ursprünglich war R (der kostenpflichtige Prototyp S aus den 70er Jahren) ausschließlich für die Lösung statistischer Probleme gedacht und wurde auch so genannt: das Graphing and Statistics System.


Eine letzte Sache.

Worauf Sie bei Google achten sollten. Nehmen Sie Microsoft. R ist jetzt Teil der Software von Microsoft.

 
Alexey Volchanskiy:

Ok, nehmen wir an, ich habe Python vergessen und weiß nichts mehr über Vektor-/Matrixoperationen. Ist es möglich, dort folgendes zu tun (Matlab-Code auf der Kommandozeile)

***

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:

Sie sind sich einfach nicht bewusst, R, viele Foren, wunderbar gepflegt, hat eine riesige Menge an nützlicher Literatur für uns beide in Form von Büchern und Artikeln. So etwas gibt es in Python nicht, soweit ich weiß. Die übliche moderne Praxis für die Formulierung statistischer Gedanken ist Code in R und ganz selten in Python.

Wenn man die Statistiken über die Verwendung der beiden Sprachen betrachtet, sind sie in Bezug auf die Verbreitung ungefähr gleich, aber Python ist voll von Benutzern, die Websites schreiben. Wenn man die Nützlichkeit dieser beiden Sprachen für den Handel bewertet, hat R einen unbestreitbaren Vorteil. Ursprünglich war R (der kostenpflichtige Prototyp S aus den 70er Jahren) ausschließlich für die Lösung statistischer Probleme gedacht und wurde auch so genannt: das Graphing and Statistics System.


Eine letzte Sache.

Worauf Sie bei Google achten sollten. Nehmen Sie Microsoft. R ist jetzt Teil der Software von Microsoft.

Aha, wir nehmen es an. MS hat vor kurzem ein frei verfügbares Deep-Learning-Toolkit veröffentlicht. Aus irgendeinem Grund ist es auf der Plus-Seite )) Wie sie schreiben, war das Ziel, maximale Geschwindigkeit für die Sprach- und Bilderkennung zu erreichen.

https://github.com/Microsoft/CNTK

 
forexman77:

Verstehe, ich habe also die Sprache völlig vergessen ))

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Grund der Beschwerde: