Quãng tám có giống như python không?

Một số doanh nghiệp muốn có tất cả các lợi ích của gói phân tích dữ liệu hàng đầu, nhưng lại thiếu ngân sách để mua một gói từ SAS Institute, MathWorks hoặc một nhà cung cấp độc quyền, có uy tín khác

Tuy nhiên, các nhà phân tích vẫn có thể dựa vào phần mềm mã nguồn mở và tài nguyên học tập trực tuyến để đưa khả năng khai thác dữ liệu vào tổ chức của họ. Trên thực tế, nhiều người đang chuyển sang R, Octave và Python với chính xác mục tiêu này

Tại sao lại là ba?

Khi nói đến học máy (việc tạo ra các thuật toán cho phép máy nhận dạng và phản ứng với các mẫu), các thuật toán phân tách ma trận là rất quan trọng. R, Octave và Python rất linh hoạt và dễ sử dụng cho các hoạt động ma trận và ma trận;

Đối với các nhà phân tích không có thời gian tham gia viết mã rộng rãi, các gói mã nguồn mở này cũng cung cấp một số chức năng và hộp công cụ tích hợp rất tiện dụng. Ví dụ: cả R và Octave đều có các hàm zscore đơn giản để tính toán Z-Score;

def zscore(X)

mu = nghĩa là (X, Không)

sigma = sampletd(X)

trả về (mảng(X)-mu)/sigma

Nếu bạn muốn sử dụng ước tính MCMC Bayesian, R tự hào có MCMCpack, Octave bao gồm pmtk3 và Python có PyMC

Cả ba tùy chọn đều có cộng đồng người dùng lớn và đang phát triển (i. e. , danh sách gửi thư R) đóng vai trò là trung tâm quan trọng để chia sẻ thông tin và trao đổi kinh nghiệm

Chọn gói phần mềm nào?

Bất kỳ một trong những gói này có thể làm được nhiều hơn hai gói còn lại không? . Điều đó đang được nói, R phổ biến trong giới thống kê nhờ nhấn mạnh vào tính toán thống kê. Octave có một số ứng dụng công nghiệp và học thuật, đồng thời các kỹ sư và nhà phân tích thường sử dụng Python để xây dựng nền tảng phần mềm. Chắc chắn sẽ dễ dàng hơn đối với những người đã làm việc với Matlab để chọn Octave, vì Octave thường được mô tả là "bản sao" mã nguồn mở cho Matlab

Đề xuất của tôi là thử cả ba và xem hộp công cụ của dịch vụ nào giải quyết các vấn đề cụ thể của bạn. Như đã đề cập trước đó, sức mạnh của R là trong phân tích thống kê. Octave rất tốt để phát triển các thuật toán Machine Learning cho các bài toán số. Python là ngôn ngữ lập trình tổng quát mạnh trong việc xây dựng thuật toán cho cả khai thác số và văn bản

Dựa trên nghiên cứu và trải nghiệm người dùng của riêng tôi, đây là bản tóm tắt cấp cao cho ba

Nếu bạn không có thời gian hoặc không cần học toàn bộ ngôn ngữ lập trình, thế giới phần mềm nguồn mở trực tuyến có thể cung cấp cho bạn nhiều giải pháp cho các nhu cầu cụ thể của bạn. Hãy dành một chút thời gian để thử nghiệm và tìm ra thứ phù hợp nhất. Khi tìm kiếm các giải pháp nguồn mở, bạn nên tìm kiếm cả các thuật ngữ rộng như học máy, khai thác dữ liệu hoặc trí tuệ nhân tạo, cùng với các triển khai cụ thể như mạng thần kinh

Bất kể trình độ kỹ năng của bạn là gì, phần mềm mã nguồn mở có thể có giải pháp cho bạn. Phần mềm nguồn mở có thể bao gồm từ các giải pháp tất cả trong một đến các thư viện mã dành cho những người dùng phức tạp muốn có một giải pháp tùy biến hơn. Vì vậy, cho dù bạn đang tìm hiểu hồi quy đơn giản hay tầm nhìn robot, nguồn mở có thể có một giải pháp lý tưởng cho bạn

Python là một ngôn ngữ lập trình, giống như Octave. Vì vậy, mọi thứ có thể được thực hiện trong Octave cũng có thể được thực hiện bằng Python. Nếu bạn muốn triển khai thuật toán Linear Regression từ đầu bằng Python để xác thực sự hiểu biết của mình, tất nhiên bạn có thể làm được (tôi cũng đã làm được). Tại sao chỉ dừng lại ở Hồi quy tuyến tính, bạn có thể triển khai SVM, Decision Trees hoặc thậm chí Deep Neural Networks từ đầu trong Python. Và đó là một cách tốt để đạt được sự hiểu biết cụ thể về các thuật toán này

Tuy nhiên, trong những năm qua, tất cả những thứ này đã được triển khai bằng Python trong các thư viện như Sklearn, v.v. Vì vậy, khi độ phức tạp và khối lượng dữ liệu tăng lên, bạn sẽ muốn sử dụng một trong những thư viện hoặc khung này. Tại sao? . Để có được cảm giác ở mức độ cao - hãy triển khai Hồi quy tuyến tính bằng cách sử dụng danh sách đơn giản và vòng lặp for, sau đó vector hóa nó bằng Numpy, bạn sẽ thấy sự khác biệt về hiệu suất

Vì vậy, để tóm tắt - nếu bạn tò mò, hãy tiếp tục và thực hiện các thuật toán từ đầu để có được sự hiểu biết vững chắc. Khi độ phức tạp và khối lượng dữ liệu sẽ tăng lên, hãy bắt đầu sử dụng các thư viện và khung. Hi vọng điêu nay co ich

Sử dụng MATLAB, bạn có thể phân tích dữ liệu, phát triển thuật toán, tạo mô hình và ứng dụng. Ngôn ngữ, công cụ và hàm toán học tích hợp cho phép bạn khám phá nhiều cách tiếp cận và đạt được giải pháp nhanh hơn so với bảng tính hoặc ngôn ngữ lập trình truyền thống, chẳng hạn như C/C++ hoặc Java

JavaScript được biết đến nhiều nhất là ngôn ngữ kịch bản cho các trang Web, nhưng được sử dụng trong nhiều môi trường không có trình duyệt cũng như nút. js hoặc Apache CouchDB. Nó là một ngôn ngữ kịch bản đa mô hình, dựa trên nguyên mẫu, năng động và hỗ trợ các phong cách lập trình hướng đối tượng, mệnh lệnh và chức năng

Nhanh chóng, linh hoạt và thực dụng, PHP hỗ trợ mọi thứ từ blog của bạn đến các trang web phổ biến nhất trên thế giới

HTML5 là ngôn ngữ đánh dấu công nghệ cốt lõi của Internet được sử dụng để cấu trúc và trình bày nội dung cho World Wide Web. Kể từ tháng 10 năm 2014, đây là bản sửa đổi thứ năm cuối cùng và hoàn chỉnh về tiêu chuẩn HTML của World Wide Web Consortium (W3C). Phiên bản trước, HTML 4, được chuẩn hóa vào năm 1997

Java là ngôn ngữ lập trình và nền tảng máy tính được Sun Microsystems phát hành lần đầu tiên vào năm 1995. Có rất nhiều ứng dụng và trang web sẽ không hoạt động trừ khi bạn cài đặt Java và nhiều ứng dụng và trang web khác được tạo ra mỗi ngày. Java nhanh, an toàn và đáng tin cậy. Từ máy tính xách tay đến trung tâm dữ liệu, bảng điều khiển trò chơi đến siêu máy tính khoa học, điện thoại di động đến Internet, Java ở khắp mọi nơi

Tôi nên học Octave hay Python?

Tôi có thể sử dụng Octave trong Python không?

Octave có dễ hơn Python không?

Ngôn ngữ nào được sử dụng trong Octave?