Каковы преимущества/недостатки между R и MATLAB относительно Машинного обучения? [закрытый]

Есть много обсуждений, что лучше, но в случае ML ответ прост: R - это язык, который был разработан для таких задач; также существует больше и лучше документированное программное обеспечение машинного обучения для R.

Вопросы «Что лучше» обычно сильно зависят от контекста. Это не исключение.

Чего вы хотите достичь с помощью машинного обучения? Если вы хотите изучить его просто ради понимания машинного обучения, то лучше всего выбрать язык, на котором вы можете получить максимальную поддержку от вашего непосредственного окружения. Ваши друзья знают R наизнанку? Выберите R. В любом случае, оба языка позволяют достаточно легко экспериментировать с машинным обучением, чтобы вы могли получить общее представление.

Если вы хотите заняться машинным обучением, чтобы заниматься чем-то более конкретным, будут различия. Включает ли ваша задача машинного обучения изображения? Пойдите с Matlab, потому что вы также можете использовать обработку изображений. Вы хотите углубиться в теорию машинного обучения и использовать модные статистические методы для своего нового алгоритма? Выберите R, если вы хотите использовать их множество функций, или выберите Matlab, если его среда программирования вам больше подходит.

Я бы также сказал, что R лучше по ряду причин. Я говорю это, используя Matlab в течение нескольких лет и перейдя на R, и мне жаль, что я не изучил R в первую очередь. Есть блог Abandon Matlab , в котором перечислен ряд причин, по которым работа с Matlab иногда очень утомляет. Вот основные моменты, почему R для меня более продуктивен:

• Функции Matlab вызываются с несогласованным синтаксисом в наборах инструментов и (внутри). например если я хочу изменить свой классификатор в модели в R, мне обычно нужно только изменить имя функции и сохранить вызов и данные без изменений. В Matlab это обычно связано с переформатированием данных и вызовом совершенно другой функции, которую я должен искать в документации.

• R имеет лучшие структуры данных. Я думаю, что единственная работоспособная конструкция в Matlab - это базовый массив, и работать с чем-либо, кроме числовых переменных, неудобно, кроме того, вы не можете вызывать столбцы по имени, но вы должны использовать индекс переменная (хм, это был столбец 33 или 34, который я хотел построить ...).Вы не можете превзойти data.frame в R!

• В R есть много полезных пакетов для ML

• В Matlab нет именованных аргументов для функций

Наконец, если вы много работаете с матрицами и находите синтаксис Matlab лучше, попробуйте Python с Numpy и Scipy . Python также имеет несколько хороших библиотек ML, таких как PyBrain . Я не собираюсь сравнивать здесь R и Python, потому что это совершенно другой вопрос :)