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Python超过R,成为数据科学和机器学习的最常用语言

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 近期,数据挖掘资讯网站KDnuggets开展了一项调查,问题是“2016年和2017年,在数据分析、数据科学和机器学习工作中,你使用R、Python、两者都用,还是其他工具?” # 高能预警:下文含多张辣眼睛的配图,请做好防护…… 对954名受访者的调查显示,Python尚未完全“吞噬”R,但2017年Python生态系统已经超越了R,成为数据分析、数据科学和机器学习领域领先的平台,同时也在迅速吸引其他平台的用户。 2016年,Python排名第二(“主要使用Python”占比为34%,“主要使用R”占比为42%),而在2017年的结果中,Python和R的占比分别为41%和36%。 在KDnuggets的读者中,同时使用R和Python的比例也从2016年的8.5%上升至2017年的12%,而使用

为什么机器学习难于应用

应用机器学习是有挑战性的。 在机器学习领域,你必须要在没有正确答案的问题上做出很多决定!例如: · 用什么框架? · 用什么数据作为输入,要输出什么数据? · 用什么算法? · 用什么算法配置? 这些问题对于初学者来说是一个严峻的挑战。 读完本文之后,你将了解: · 如何形成一个明确的学习问题。 · 当给你的问题设计一个学习系统的时候,有四个决策点需要考虑。 · 你可以用三个决策来明确地来应对在实践中设计学习系统的难题。 概述 本文分成了如下六个部分: 1、适定的学习问题 2、选择训练数据 3、选择目标函数 4、选择目标函数的表达形式 5、选择学习算法 6、如何设计学习系统 适定的学习问题 我们可以将应用机器学习领域中的一般学习任务定义为一个程序,它可以根据特定的性能测量从一些任务中学习经验。 Tom Mitchell在他1997年《Machine Learning

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