Học máy là một công cụ phân tích dữ liệu giúp tự động hóa việc xây dựng mô hình tính toán. Học máy là một môn học sử dụng thuật toán để học từ dữ liệu và đưa ra dự đoán. Trên thực tế, điều đó có nghĩa là chúng ta có thể cung cấp thông tin cho một thuật toán và sử dụng nó để đưa ra dự đoán về những gì có thể xảy ra trong tương lai. Nó là một nhánh của trí tuệ nhân tạo dựa trên ý tưởng rằng các hệ thống có thể học hỏi từ dữ liệu, xác định các mẫu và đưa ra quyết định với sự can thiệp tối thiểu của con người
R và Python chắc chắn là ngôn ngữ lập trình được yêu thích nhất để xây dựng mô hình dữ liệu
Bắt đầu khóa học khoa học dữ liệu miễn phí của bạn
Hadoop, Khoa học dữ liệu, Thống kê và những thứ khác
Gói khoa học dữ liệu tất cả trong một[360+ khóa học, hơn 50 dự án]
Giá
Xem khóa học
360+ Khóa học trực tuyến. hơn 50 dự án. Hơn 1500 giờ. Giấy chứng nhận có thể kiểm chứng. Truy cập Trọn đời
4. 7 [83.087 xếp hạng]
R được phát triển vào năm 1992 và là ngôn ngữ lập trình ưa thích của hầu hết các nhà khoa học dữ liệu trong nhiều năm. Ngôn ngữ lập trình R được phát triển rõ ràng để phân tích dữ liệu bởi các nhà thống kê đang tìm kiếm một giải pháp nguồn mở có thể thay thế các hệ thống cũ đắt tiền như SAS và MATLAB
Python được phát triển vào năm 1989 và có khả năng trở thành ngôn ngữ lập trình được lựa chọn cho công việc khoa học dữ liệu với triết lý nhấn mạnh khả năng đọc mã và hiệu quả
So sánh trực tiếp giữa Python học máy với R
Dưới đây là Top 13 so sánh giữa Machine Learning Python và R
Sự khác biệt chính giữa Python học máy với R
Dưới đây là danh sách các điểm, mô tả sự khác biệt chính giữa Machine Learning Python vs R
R và Python có nhiều gói để tăng hiệu suất của chúng. Các gói Net trong R giúp xây dựng các mạng thần kinh mô hình. Caret là một gói khác hỗ trợ khả năng học máy của R để tạo mô hình dự đoán. PyBrain là một thư viện máy học mô-đun cung cấp các thuật toán mạnh mẽ cho các tác vụ học máy. Scikit-learning là thư viện máy học phổ biến nhất dành cho Python được sử dụng để Khai thác và phân tích dữ liệu
- Python đưa ra các gói NumPy /SciPy cho tính toán khoa học, matplotlib để tạo biểu đồ, scikit-learning cho máy học và gấu trúc để thao tác dữ liệu trong khi R cung cấp các gói như dplyr, plyr và data. bảng để thao tác các gói, một chuỗi để thao tác chuỗi, ggvis và ggplot2 để trực quan hóa dữ liệu và dấu mũ để học máy
- Python có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau từ phát triển web, phát triển ứng dụng đến khoa học dữ liệu trong khi R được tạo ra để phân tích thống kê cốt lõi
- R phù hợp với tất cả các loại phân tích dữ liệu trong khi Python phù hợp để triển khai các thuật toán để sử dụng sản xuất
- R là ngôn ngữ dành cho các tác vụ phân tích dữ liệu yêu cầu tính toán độc lập trong khi Python cung cấp tính linh hoạt cao hơn trong khi tích hợp các tác vụ phân tích dữ liệu với tích hợp web hoặc nếu mã thống kê cần được tích hợp vào cơ sở dữ liệu
- Các thư viện trực quan hóa dữ liệu của Python bao gồm Seaborn, Bokeh và Pygal, trong khi thư viện của R bao gồm ggplot2, ggvis, googleVis và rCharts
- R mang lại hình ảnh tuyệt đẹp phức tạp hơn nhiều so với hình ảnh phức tạp của Python
- Python nổi tiếng vì sự đơn giản trong thế giới lập trình và do đó là lựa chọn hàng đầu cho các nhà phân tích dữ liệu trong khi R khá khó học và áp dụng. Nó yêu cầu nhà phát triển phải học và hiểu mã hóa
- R rất tốt cho công việc khám phá, trực quan hóa, phân tích phức tạp Trong khi python tốt hơn cho các lập trình viên và nhà phát triển
Bảng so sánh giữa Machine Learning Python vs R
8 điểm khác biệt hàng đầu giữa Python học máy so với R
Machine Learning Python RPMục đích Mục đích quan trọng của việc triển khai Python là tạo ra các sản phẩm phần mềm và làm cho mã trở nên đơn giản và dễ đọc đối với các lập trình viên. R được triển khai chủ yếu để phân tích dữ liệu thân thiện với người dùng và để giải quyết các vấn đề thống kê phức tạp. Nó chủ yếu là một ngôn ngữ tập trung vào thống kê. ApplicationsPython là đội trưởng phát triển các ứng dụng khác nhau trong công ty phần mềm. Nó được sử dụng để hỗ trợ phát triển web, chơi game, khoa học dữ liệu và tăng ngăn xếp. R chủ yếu tập trung vào việc triển khai các dự án khoa học dữ liệu, tập trung vào thống kê và trực quan hóa. Sử dụngPython được sử dụng để gỡ lỗi dễ dàng và đi sâu vào phân tích dữ liệuR có thể được sử dụng chủ yếu cho Nghiên cứu và Học thuật, phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệuKhoa học dữ liệuPython tốt hơn cho các lập trình viên và nhà phát triển hơn là dành cho nhà khoa học dữ liệu. R sẽ rất hiệu quả đối với các nhà thống kê trong lĩnh vực khoa học dữ liệu Tính linh hoạtPython đạt được rất nhiều tính linh hoạt trong việc triển khai các ứng dụng khác nhau nhờ ngôn ngữ lấy năng suất làm trung tâm. Ngôn ngữ R linh hoạt trong việc triển khai các công thức phức tạp, kiểm tra trong thống kê, triển khai dữ liệu trực quan. Tiện ích bổ sungPython bao gồm nhiều mô-đun và thư viện khác nhau để phát triển các ứng dụng quy mô lớn. R bao gồm các gói khác nhau có sẵn để sử dụng. Dễ sử dụng Python rất dễ học do mã của nó dễ đọc. R rất khó học ở giai đoạn bắt đầu triển khai. Khả năng đồ họaPython có khả năng đồ họa kém tiên tiến hơn RR có khả năng đồ họa tiên tiến hơnXử lý dữ liệuNhững phát triển quan trọng đang giúp xử lý dữ liệu nhanh hơn. Những phát triển quan trọng đang giúp xử lý dữ liệu nhanh hơn. Ngôn ngữ DefinitionPython là ngôn ngữ đầy đủ dịch vụ được phát triển bởi Unix scriptwriterR là một công cụ để phân tích dữ liệu được thiết kế và xây dựng bởi những người đứng đầu thống kê, những người nghiện dữ liệu lớn và các nhà khoa học xã hội. Mạnh mẽ Python vẫn là một ngôn ngữ lập trình chính thức hơn và được sử dụng cho nhiều loại web và các ứng dụng khác, ngoài các ứng dụng khoa học dữ liệu của nó. Các ứng dụng của R trong thế giới kinh doanh chắc chắn đang trên đà tăng trưởngThư viện bên ngoài Cả hai ngôn ngữ đều có nhiều thư viện bên ngoài Python trưởng thành hơn một chút. Cả hai ngôn ngữ đều có nhiều thư viện bên ngoài So với Python, R kém hoàn thiện hơn một chút. Hiệu suất với Dữ liệu lớnTrong khi cả R và Python đều có thể tích hợp với Hadoop cho dữ liệu lớn. Mặc dù cả R và Python đều có thể tích hợp với Hadoop cho dữ liệu lớn, nhưng trong một số trường hợp, R nhanh hơn so với Python do các gói R mới hơn
Sự kết luận
Luôn luôn rất khó để chọn các công cụ và ngôn ngữ cung cấp nhiều tính năng. Việc lựa chọn giữa R và Python hoàn toàn phụ thuộc vào trường hợp sử dụng và khả năng. Nó hoàn toàn dựa trên yêu cầu của bạn. Nếu bạn có nền tảng định lượng, tốt hơn hết là bắt đầu với R. Ngược lại, nếu bạn là một nhà khoa học máy tính thì chọn Python sẽ dễ dàng hơn. Xuống làn đường- bạn cần nghĩ về mục đích. R và Python Nếu yêu cầu của bạn là trực quan hóa dữ liệu hoặc phân tích dữ liệu, bạn nên chọn R nhưng đối với mã hóa hoặc phát triển dự án, bạn nên chọn Python
Bài viết được đề xuất
Đây là hướng dẫn về Sự khác biệt giữa Python học máy với R, Ý nghĩa của chúng, So sánh trực tiếp, Sự khác biệt chính, Bảng so sánh và Kết luận. Bạn cũng có thể xem các bài viết sau để tìm hiểu thêm –