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数据科学入门丨选Python还是R

对于想入门数据科学的新手来说,选择学Python还是R语言是一个难题,本文对两种语言进行了比较,希望能帮助你做出选择。 我是德勤的数据科学家主管,多年来我一直在使用Python和R语言,并且与Python社区密切合作了15年。本文是我对这两种语言的一些个人看法。 第三种选择 针对这个问题,Studio的首席数据科学家Htley Wickham认为,比起在二者中选其一,更好的选择是让两种语言合作。因此,这也是我提到的第三种选择,我在文本最后部分会探讨。 如何比较R和Python 对于这两种语言,有以下几点值得进行比较: · 历史:R和Python的发展历史明显不同,同时有交错的部分。 · 用户群体:包含许多复杂的社会学人类学因素。 · 性能:详细比较以及为何难以比较。 · 第三方支持:模块、代码库、可视化、存储库、组织和开发环境。 · 用例:根据具体任务和工作类型有不同的选择。 · 是否能同时使用:在Python中使用R,在R中使用Python。 · 预测:内部测试。 · 企业和个人偏好:揭晓最终答案。 历史 简史: ABC语言 - > Python 问世(1989年由Guido ...

【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习(下)

时间差分学习与 Q 学习 具有离散动作的强化学习问题通常可以被建模为马尔可夫决策过程,但是智能体最初不知道转移概率是什么(它不知道T),并且它不知道奖励会是什么(它不知道R)。它必须经历每一个状态和每一次转变并且至少知道一次奖励,并且如果要对转移概率进行合理的估计,就必须经历多次。 时间差分学习(TD 学习)算法与数值迭代算法非常类似,但考虑到智能体仅具有 MDP 的部分知识。一般来说,我们假设智能体最初只知道可能的状态和动作,没有更多了。智能体使用探索策略,例如,纯粹的随机策略来探索 MDP,并且随着它的发展,TD 学习算法基于实际观察到的转换和奖励来更新状态值的估计(见公式 16-4)。 其中: a是学习率(例如 0.01) TD 学习与随机梯度下降有许多相似之处,特别是它一次处理一个样本的行为。就像 SGD 一样,只有当你逐渐降低学习

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