なぜ機械学習でPythonが流行っているのか? - ページ 3

 
アレクセイ・ヴォルチャンスキー

ええ、そうです。MSは最近、ディープラーニングのツールキットをパブリックドメインで公開しました。なぜかプロにある ))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

だからRもプラスに働く。計算量の多いコードはすべて他人のライブラリを使っている。例えば、行列演算はインテルのライブラリです。

私は、これらすべてに対して、異なる態度をとっています。メインストリームに入ることです。選択し始めると、選択の段階で行き詰ってしまうのです。そして、メインストリームに座っている人は、おそらく何が問題なのか理解できないでしょう。MicrosoftにRが含まれてから、Rには、使うどころか、評価すらできない機能が大量にある。


だから、トレーディングならR。特に上級者向けには、R+python。そんなアドバイスを何度か目にしたことがあります。

Rを使うと、結果的に一人の人間の身体能力をはるかに超えた膨大な数のツールを手に入れることができます。それとは別に、最も異なるレベルの、よく体系化された文献である。すべてのR関数には、必ずアルゴリズムの作者への言及がある。これだけあれば、ググらなくてもソースブックとして使える。

 
サンサニッチ・フォメンコ

だからRもプラス面です。計算量の多いコードはすべて他人のライブラリを使っています。例えば、行列演算はインテルのライブラリです。

私は、これらすべてに対して、異なる態度をとっています。メインストリームに入ることです。選択し始めると、選択の段階で行き詰ってしまうのです。そして、メインストリームに座っている人は、おそらく何が問題なのか理解できないでしょう。マイクロソフトにRが含まれてから、Rには使うどころか、評価すらできない機能が大量にある。


だから、トレーディングならR。特に上級者向けには、R+python。そのようなアドバイスを何度か目にしたことがあります。

Rを使うと、結果的に一人の人間の身体能力をはるかに超えた膨大な数のツールを手に入れることができます。それとは別に、最も異なるレベルの、よく体系化された文献である。すべてのR関数には、必ずアルゴリズムの作者への言及がある。これだけあれば、ググらなくても、教科書として使える。

私はかつてRを学び、デジタルフィルタや ウェーブレットの実装を探そうとしたことがあります。検索が苦手なのかもしれませんが、Rのリポジトリは何か体系化されていない、コードの寄せ集めのような状態です。パーティションはなく、名前だけで検索します。それもすべてが積み上げられたインターネットのゴミ箱の中にいるような感じです。

どこかで著者は、図書館が何をするのか、どこかでボツボツと詳しく書いてくれるだろう。当時はそんな印象でしたね。1年ほど前のことです。

 

Pythonは。

  • コンパクトでシンプルなインタプリタ
  • マシン、OS、実行環境(JavaやNetなど)ごとに多くの実装がある。
  • 魔法」を使わないシンプルで一貫性のある構文。
  • 厳密な型付け
  • 膨大な文献
  • マイクロソフトやグーグルなどの巨人をサポート
  • Pythonがわかれば、データマイニング、Webサイトのデザイン、NetやJavaでの開発、スクリプトの記述、OSの管理などができる。これほど広い範囲をカバーする言語は他にない。

なお、Rとは異なり、PythonはJavaやNetなどの環境との連携が非常に現実的です。例えば、IronPython for Netがあり、これはPythonで直接ビルドをコーディングしながら、CLRリソースにアクセスすることができます。


 
サンサニッチ・フォメンコ

あなたがRを知らないだけで、たくさんのフォーラムがあり、完璧にメンテナンスされていて、本も論文も私たちにとって有用な文献が大量にある......。

大量のドキュメントとか、いい加減な歌を歌うなよ。Rに関する書籍は非常に少ない。この分野で価値を発揮したのは、ロバート・コバコフだけである。そして、他の作家も何人か。本自体がかなり特殊なので、それを読んでRを理解するのはとても大変です。

サンサニッチ・フォメンコ

Pythonで同様のものを知りません。

目覚めよ。Yandexの最初のリンク:https://tproger.ru/books/free-py thon-books/ 多くの文献がある(しかも基礎的で質が高い)。例えば、マーク・ルッツの「Learning Python」
サンサニッチ・フォメンコ

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

おいおい、どうしたんだ。その部分はどこに埋まっているのですか?ここでVSを開いてnugetのIronPythonを選択すると、5分後にはすでにその上でNetでコーディングできるようになっています。また、R for Studioはどこでダウンロードできるのでしょうか?

Подборка книг о языке Python для программистов любого уровня
Подборка книг о языке Python для программистов любого уровня
  • 2017.03.15
  • tproger.ru
В этой подборке мы собрали самые полезные книги о языке программирования Python, которые помогут в изучении как начинающим, так и опытным программистам. Здесь вы найдете...
 
ワシリー・ソコロフ

ドキュメントの質量など、きれいな歌を歌わないでください。Rに関する書籍は非常に少ない。


Rの教科書から、Rで実装されている統計学の様々なセクションまで、数百冊の本がコンピューターに入っています。

Rは巨大な統計ライブラリであり、Rパッケージのどの関数もアルゴリズムへの参照を含んでいる。ほとんどオープンな文献です。

何度もリンクを貼りましたが、ここには 何百冊ものR関連の本があり、しかも非常に限られた金額で購入することができます。

今やRは、特に統計学や機械学習におけるアルゴリズムの標準となっています。

R
R
  • www.twirpx.com
Библиотека. Компьютерная литература. R
 
それだ、長い目で見れば。
 
アレクセイ・ヴォルチャンスキー

https://habrahabr.ru/post/350042/ の記事を読みました。 クールなマシンで、またGoogleはすべてのAPIと開発ツールをPytonで提供しています。でも、なぜかというと、遅いからです。遅い言語を使うなら、かっこいいハードウェアを使う意味はないでしょう?

そうですね、ライブラリはプラスで書かれていて、速いというのは知っています。でも、どうせユーザーコードはpythonなんでしょ。私は長い間パイソンに手を出していたのですが、もしかしたら数年の間に何かとんでもないことが起きて、こんなに普及したのでしょうか?

誰か知っている人がいたら、投稿してください。

というのも、Python^は

1.専門の図書館がたくさんあること

2.可視化のための情報のレイアウトを高速に行うことができる。

3.言語がOSに縛られない

C++のようにあらかじめ型を宣言し、Pythonのような松葉杖は使わない。

 
アレクセイ・ヴォルチャンスキー

私はかつてRを学び、デジタルフィルタや ウェーブレットの実装を探そうとしたことがあります。検索が苦手なのかもしれませんが、Rのリポジトリは何か体系化されていない、コードの寄せ集めのような状態です。パーティションはなく、名前だけで検索します。それもすべてが積み上げられたインターネットのゴミ箱の中にいるような感じです。

どこかで著者は、図書館が何をするのか、どこかでボツボツと詳しく書いてくれるだろう。当時はそんな印象でしたね。1年ほど前のことです。

以下はRによるルーブリック です。

ここでは、時系列に関する セレクションを紹介します。

ここでは 機械学習についてご紹介します。

マイクロソフトのRはこちら

ここでは、ロシアのセレクションをご紹介します。

以下、質問です。

ウェーブレットに関するパッケージはいくつかあり、例えば、waveletsがあります。それを開くとリンクがあり、ウェーブレットをトレーディングに応用する方法を教えてくれる本がたいてい見つかります。

全集があるんですが、一度に見つからないんです、出てきたら投稿します。



Rは主流であり、もし何かを見つけることができなかったら、尋ねてください。私のRの知識は非常に限られていますが、明らかにあなたより多く、私はあなたを助けます。

 

分散型機械学習(Spark、MXNet、Hadoop)のためのJava(Scala)標準。

RやPythonは、これらのシステムを利用するためのリンクモジュールがあるだけで、完全なサポートはしていません。

 
ワシリー・ソコロフ

目覚めよ。Yandexの最初のリンク:https://tproger.ru/books/free-py thon-books/ 多くの文献がある(しかも基礎的で質が高い)。例えば、Mark Lutzの「Learning Python」

おいおい、何だよ。この部分はどこに埋まっているのでしょうか?ここでVSを開いてnugetのIronPythonを選択すると、5分後にはその上でNetでコーディングが できるようになります。また、R for Studioはどこでダウンロードできるのですか?

IronPythonをインストールしましたが、nuget経由ではなく、インストーラからです。メニュー-手段-ツール&コンポーネントの取得で、インストーラーが別途起動します。でも、小さなことなんです。

pythonを覚えておこうと思います。