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对比来了!Julia 能打败 Python 和 R 成最终赢家吗?

在这篇文章中,作者通过一个简单的似然函数优化(Maximum Likelihood Optimization)问题来对比 Julia,R 和 Python。这是一个比较小的优化问题,性能上的差异表现可能不太明显,但解决问题的过程能很好地反应三者各自的优劣势。 作者在撰写本文时,对这三种语言的熟悉程度如下: Julia 布道者 ChrisRackauckas 曾经说过: 如果你用 Julia 处理一个 10 秒内的问题,它的优势并不能体现出来。 而一旦处理的问题变复杂,需要花费比较长的时间,这时 Julia 的优势就会慢慢体现了。 有人用 Python 和 Julia 做过对比实验。以 10⁵ 为界点进行计算,当数值比 10⁵ 更小时 Python 比 Julia 快的。但数值大于 10⁵ 后,Julia 的速度就比 Python 快很多了。 优化问题 观察序列 Q1,Q2,...,Qn,我们需要找到优化该似然函数的参数 μ 和 σ: 通常我们会尝试优化对数似然: 在统计学上,这是截断的正态分布的最大似然估计(MLE)。 Julia 的测试情况 以下是作者使用 Julia 进行测试的情况...

资源 | 机器学习必知的15大框架,欢迎补充!

机器学习工程师是开发产品和构建算法团队中的一部分,并确保其可靠、快速和成规模地工作。他们和数据科学家密切合作来了解理论知识和行业应用。数据专家和机器学习工程师的主要区别是: ●机器学习工程师构建、开发和维护机器学习系统的产品。 ●数据专家进行调查研究形成有关于机器学习项目的想法,然后分析来理解机器学习系统的度量影响。 下面是机器学习的框架介绍: 1. Apache Singa 是一个用于在大型数据集上训练深度学习的通用分布式深度学习平台,它是基于分层抽象的简单开发模型设计的。 它还支持各种当前流行的深度学习模型,有前馈模型(卷积神经网络,CNN),能量模型(受限玻尔兹曼机,RBM和循环神经网络,RNN),还为用户提供了许多内嵌层。 2. Amazon Machine Learning(AML)是一种让各种级别使用机器学习技术的开发人员可轻

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