私は機械学習でプロトタイプを作成するために python を使用していますが、遅いインタープリターにしばしば不満を感じていました。プロトタイプに適した言語 (sklearn、numpy、scipy などの十分なライブラリ) があると同時に、高速で強力な言語です。
私が探しているのは、プロトタイプを作成して本番環境にもデプロイできるものです。人々は一般的に何を使用しますか?
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私の知る限り、多くのライブラリを備えた実際の言語が必要な場合は、Python が最適です。
MATLAB は、おそらく最も一般的なプロトタイピング用の商用ソリューションです。多くのビルトインがあり、扱いやすいです。パフォーマンスの点では、MATLAB は現在プロトタイピングの王様であり、生産用のコンパイル済み言語 (C、Fortran、C++ など) に次いで 2 番目です。ただし、適切な言語ではないため、これはあなたが探しているものではないと思います。
于 2013-05-06T08:35:50.493 に答える
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Python は、あなたが説明するプロトタイピングの種類と同じくらい優れています。ただし、数値言語としての速度に不満がある場合は、質問する必要があります。コードはどのように記述していますか? Python でこれを行う方法はNumpyを使用することです。これは、コンパイルされた C コードを使用して配列 (行列) の基になる操作が実行される数値計算用のパッケージです。ただし、計算を行列演算として表現する方法を学習することを意味するため、線形代数/行列操作に慣れていない場合は、少し慣れる必要があるかもしれません. 基本的には Matlab のような環境です。
私の経験: 多くのループ、要素単位の操作などを使用して Python コードを記述している場合、遅くて醜いです。同等の Numpy/Scipy の方法を習得すると、速度の向上は驚異的です (そして、記述した内容も数式に非常に近くなります)。
于 2013-05-06T10:22:57.347 に答える
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R は Python RPy内で使用できます。このようにして、Python プログラム内で R 機能を使用して、さらに使用することができます。
やりたいことに応じて、低レベルの機械学習ツール (SVM ...) については、OpenCV Pythonを参照することもできます。
于 2013-05-06T08:36:03.850 に答える