Почему Python так моден в машинном обучении? - страница 3
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Угу, берем. Недавно MS выпустила deep-learning toolkit в свободном доступе. Почему-то он на плюсах )) Как они пишут, задача была в том, чтобы обеспечить максимальную скорость распознавания речи и изображений.
https://github.com/Microsoft/CNTK
Так R тоже на плюсах. весь вычислительно емкий код использует чужие библиотеки. Например, матричные операции - это библиотека интел.
Я ко всему этому отношусь иначе. Главное попасть в мэйнстрим. Если начать делать выбор, то так и застрянешь на этапе выбора. А если сидишь в мэнстриме, то скорее всего не понимаешь, чем что-то не так. После включения R в майкрософт в Rпоявилось огромное количество возможностей, которые я даже оценить не могу, не то что использовать.
Поэтому, если трейдинг, то R. Для особо продвинутых R + питон. Видел несколько таких советов.
Используя R, как результат имеешь огромное количество инструментов, намного превосходящее физические возможности одного человека. Кроме этого - это хорошо систематизированная литература самого разного уровня. Каждая функция R обязательно имеет ссылку на автора алгоритма. Все это можно использовать в качестве учебника, без всяких гуглов.
Так R тоже на плюсах. весь вычислительно емкий код использует чужие библиотеки. Например, матричные операции - это библиотека интел.
Я ко всему этому отношусь иначе. Главное попасть в мэйнстрим. Если начать делать выбор, то так и застрянешь на этапе выбора. А если сидишь в мэнстриме, то скорее всего не понимаешь, чем что-то не так. После включения R в майкрософт в Rпоявилось огромное количество возможностей, которые я даже оценить не могу, не то что использовать.
Поэтому, если трейдинг, то R. Для особо продвинутых R + питон. Видел несколько таких советов.
Используя R, как результат имеешь огромное количество инструментов, намного превосходящее физические возможности одного человека. Кроме этого - это хорошо систематизированная литература самого разного уровня. Каждая функция R обязательно имеет ссылку на автора алгоритма. Все это можно использовать в качестве учебника, без всяких гуглов.
Я как-то пытался изучить R, пытался найти реализации цифровых фильтров и вейвлетов. Может, я не умею искать, но репозитарий R - это какая -то несистематизированная каша, мешанина кода. Нет никаких разбиений по разделам, тупо ищешь по названиям. Короче, как в инет-помойке, где тоже все в кучу свалено.
Где-то автор подробно напишет, что делает библиотека, где-то ля-ля, чтобы отвязались. Вот такие тогда остались впечатления. Это год назад примерно.
Python это:
Замечу, что в отличии от R, интеграция Python в среды вроде Java и Net самая настоящая. Например есть IronPython для Net, в нем можно кодить сборки прямо на Python и при этом обращатся к ресурсам CLR.
Вы просто не в курсе R, полно форумов, прекрасно поддерживается, имеет огромную полезную для нас литературу как в виде книг, так и статей....
Вот не надо нам петь красивые песни про массу документации и пр. пр. пр. Книг по R крайне мало. Разве что Роберт Кобаков отметился на этом поприще. Да еще пару других авторов. Сами книги крайне специфические и понять что такое R по ним очень сложно.
Ничего подобного на питоне я не знаю.
Что обращать внимания на гугл. Берем майкрософт. На сегодня R - это часть софта майкрософт.
Ой, да ладно. А где эта часть зарыта? Вот я открываю VS выбирают в nuget IronPython и уже через пять минут могу кодить в Net на нем. А где мне скачать R для Студии?
Вот не надо нам петь красивые песни про массу документации и пр. пр. пр. Книг по R крайне мало.
У меня в моем компе сотни книг, начиная с учебников по R и заканчивая по разным разделам статистики, которые реализованы в R.
R - это огромная библиотека по статистики и любая функция в пакетах R содержит ссылку на алгоритм. Практически всегда это открытая литература.
Много раз давал ссылку, здесь за очень ограниченные деньги сотни книг, связанных с R.
На сегодня R - это алгоритмический стандарт для статистики и в частности машинного обучения
Читаю статью https://habrahabr.ru/post/350042/, крутая машинка и опять Google предлагает весь API и средства разработки на Pyton. Но почему, он же медленный, какой смысл в крутом железе, если используется тормознутый язык?
Да, я знаю, библиотеки там написана на плюсах и они быстрые. Но юзерский код-то все равно на питоне. Я с питоном баловался давно, может, за эти годы произошло что-то экстраординарное, что он стал таким популярным?
Кто чего знает, напишите плз.
потому что в Python^
1. куча библиотек заточенных под это
2. быстрая компоновка информации для визуализации
3. язык не привязан к ОС
но есть и минусы утинной типизации, мне кажется все таки удобнее тип объявлять заранее как в С++, а не вставлять потом костыли как в Python (касается сложных проектов)
Я как-то пытался изучить R, пытался найти реализации цифровых фильтров и вейвлетов. Может, я не умею искать, но репозитарий R - это какая -то несистематизированная каша, мешанина кода. Нет никаких разбиений по разделам, тупо ищешь по названиям. Короче, как в инет-помойке, где тоже все в кучу свалено.
Где-то автор подробно напишет, что делает библиотека, где-то ля-ля, чтобы отвязались. Вот такие тогда остались впечатления. Это год назад примерно.
Вот рубрикатор по R
Вот подборка по временным рядам
Вот ссылка на машинное обучение
Вот R в майкрософте
Вот на русском подборка
Здесь задают вопросы
Имеется несколько пакетов по вейвлетам, например, wavelets. Открываете, там ссылки, обычно можно найти книги, которые рассказывают как применить вэйвлеты в трейдинге.
У меня была целая подборка, не могу сразу найти, наткнусь, скину.
R - это мэйнстрим, и если чего-то не находите, то не умеете, спрашивайте, мои знания R очень ограниченны, но явно больше Ваших, помогу.
Java (Scala) стандарт для распределенного машинного обучения (Spark, MXNet, Hadoop).
Р и Питон имеют лишь связующие модули для пользования этими системами, а не полноценную поддержку.
Проснитесь. Первая же ссылка в яндексе: https://tproger.ru/books/free-python-books/ Литературы (при том фундаментальной и качественной) масса. Взять к примеру того же Марка Лутца "Изучаем питон"
Ой, да ладно. А где эта часть зарыта? Вот я открываю VS выбирают в nuget IronPython и уже через пять минут могу кодить в Net на нем. А где мне скачать R для Студии?
Поставил IronPython, только он не через nuget ставится, а из инсталлятора. Меню-Средства-Получить средства и компоненты и запускается отдельно инсталлятор. Но это мелочи.
Попробую вспомнить питон..