なぜ機械学習でPythonが流行っているのか？ - ページ 2

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マキシム・ドミトリエフスキー

Pはリッチではなく、すべてのマシンレーサーがPythonを使っています。Pは統計学や、地元の悲哀を訴えるトレーダーのような無学な人たちが使っています、なぜなら3行で何でも簡単にできるからです。

だからリブが多いし、天才や学生はみんな自分のものを作ろうとするからです。

時間がたてば（2、3年）、PythonはRのライブラリの数に追いつくと思います。

 
FXMAN77 です。

時間が経てば（2、3年）PythonはRのライブラリの数に追いつくような気がします。

そもそも図書館の数が多いってどういうこと？そして、それらはRに書き換えられ

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

そっからが本番

もっとクールなものが欲しければ、TensorFlow, Theano, PyTorchなどを使ってください（必要なら :)）。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

すでに2回、別のスレッドで回答していますよ。

きつねのこはつらじろをわすれる

Pythonはベクトル、行列、ニューラルネットワークを扱うのに非常に便利な高水準言語であること。

時間がかかる操作のほとんどは、プラスやグラフィックカードで行われるため、スピードは問題ではありません。

遅いのは前処理だけで、一度だけ行われます。

さて、私がpythonのことを忘れていて、ベクトル/行列演算について覚えていないと仮定してみましょう。そこで以下のようなことは可能でしょうか（コマンドラインでのmatlabコード）。

>> 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

***

 
アレクセイ・ヴォルチャンスキー

さて、私がpythonを忘れたと仮定して、ベクトル/行列演算について覚えていないとします。そこで以下のようなことは可能でしょうか（コマンドラインでのmatlabコード）。

***

まあ、もちろん、できます

 
マキシム・ドミトリエフスキー

どういうことかというと、最初はもっと多いんです。そして、Rに書き換えるのである。

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

はそこからスタートします。

もっとクールなものが欲しければ、TensorFlow, Theano, PyTorchなどを使ってください（必要なら :)）。

まだ鈍い無知を発揮しているのか、ググるのが面倒くさいだけか？まあ、あまり見栄を張らない程度に・・・。

 
サンサニッチ・フォメンコ

相変わらずの無知っぷり、ググるのが面倒くさいだけか？まあ、そう見えないようにするために...

というわけで、Rです。お坊さんが到着しました。これからお坊さんの素晴らしさを説いてくれるでしょう。それは私の予想通りです。

 
FXMAN77 です。

Pythonにはたくさんの例題がありますし、わからないことがあれば質問できるフォーラムもあります。Rでは、すべてを自分で理解しなければならず、時間がかかりますし、Rに関するフォーラムはまったく見たことがありません（1つのサブフォーラムを除いて）。

さらにNumPYライブラリーが発売されました。ベクトル計算はかなり速くなりましたが、私見ではRコンソールでのコードの方が速いことにすべて気づきました。

一般的には、Pythonの方が学びやすく、理解しやすく、Rは機械学習の面でより豊富であることに変わりはありません。

Rを知らないだけで、フォーラムはいっぱいあるし、サポートも完璧だし、本や論文という形で、私たちにとって有用な文献も大量にあるんです。Pythonでそのようなものは知りません。統計的思考を定式化するための現代の通常のプラクティスは、Rでのコードであり、ごくまれにPythonでのコードもあります。

2つの言語の使用状況の統計を取ると、普及率ではほぼ同じですが、pythonはWebサイトを書くユーザーでいっぱいです。この2つの言語の有用性を評価するならば、Rが有利であることは間違いない。もともとR（70年代の有償プロトタイプS）は、専ら統計的な問題を解決するために設計され、そう呼ばれていた：グラフと統計のシステムである。


最後にもうひとつ。

googleに注意すること。マイクロソフトを例にとるとRは現在、マイクロソフトのソフトウェアの一部となっています。

 
アレクセイ・ヴォルチャンスキー

よし、私がpythonを忘れたと仮定して、ベクトル/行列演算について覚えていないことにしよう。そこで以下のようなことは可能でしょうか（コマンドラインでのmatlabコード）。

***

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]
 
サンサニッチ・フォメンコ

あなたはRを知らないだけで、たくさんのフォーラムがあり、素晴らしくメンテナンスされていて、本や記事の形で私たちに役立つ膨大な量の文献があります。私が知っている限り、Pythonにはそのようなものはありません。統計的思考を定式化するための通常の現代のプラクティスは、Rでのコードであり、ごくまれにPythonでのコードです。

2つの言語の使用状況の統計を取ると、普及率ではほぼ同じですが、pythonはWebサイトを書くユーザーでいっぱいです。この2つの言語の有用性を評価するならば、Rが有利であることは間違いない。もともとR（70年代の有償プロトタイプS）は、専ら統計的な問題を解決するために設計され、そう呼ばれていた：グラフと統計のシステムである。


最後にもうひとつ。

googleに注意すること。マイクロソフトを例にとると Rは現在、マイクロソフトのソフトウェアの一部となっています。

ああ、そうですか。MSは最近、ディープラーニングのツールキットを自由に利用できるようにした。なぜかプラスに付いている ))と書かれているように、音声認識や画像認識で最高速を実現することが目的でした。

https://github.com/Microsoft/CNTK

 
FXMAN77 です。

なるほど、すっかり言葉を忘れてしまっていたのですね ))

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