与MATLAB等其他语言相比，R 需要更多时间来提供输出，因为它是一种处理速度较慢的语言。R 消耗更多内存，因为对象存储在随机存取存储器 (RAM) 中；随着更多数据的添加，该过程会减慢。R 不适合用于大数据。它还要求所有数据都在一个地方，从而使数据处理过程变得乏味。虽然，用户可以使用集成来简化此过程。什么是 Pyt...
数据处理速度快：Python在处理大数据方面表现出色，可以直接处理G量级的数据，无需像R那样进行复杂的数据...
资源充足 Python缺点: Python开发人员相对较少 软件的性能差 这不利于移动开发 数据库访问限制 速度比C或c++慢 R优点: 综合统计分析软件包。新思想大多出现在R中 开源,任何人都可以使用它 适用于GNU/Linux和Microsoft Windows。它还可以跨平台、在许多操作系统上运行 任何人都可以进行bug修复和代码增强 R缺点: 有...
这几乎是相同的。两者都打印出数据的第一行，并且语法非常相似。Python在这里更面向对象，并且head是数据框对象的方法，而R具有单独的head功能。当我们开始使用这些语言进行分析时，这是一个常见的主题。Python更面向对象，R更实用。查找每个统计的平均值 让我们找到每个统计的平均值。如我们所见，这些列的名称如fg(制...
缺点：线性回归在变量是非线性关系的时候表现很差。并且其也不够灵活以捕捉更复杂的模式，添加正确的交互项或使用多项式很困难并需要大量时间。Python 实现：http://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html R 实现：https://cran.r-project.org/web/packages/glmnet/index.html 1.2 回归树（集成方法）...
大数据分析Python和R语言的优缺点旨在更客观地研究语言。我们将在Python和R中并排分析数据集,并显示两种语言需要哪些代码才能获得相同的结果。这将使我们无需猜测即可了解每种语言的优点和缺点。在AAA教育,我们教授两种语言,并且认为这两种语言在数据科学工具包中都占有一席之地。
缺点：深度学习算法通常不适合作为通用目的的算法，因为其需要大量的数据。实际上，深度学习通常在经典机器学习问题上并没有集成方法表现得好。另外，其在训练上是计算密集型的，所以这就需要更富经验的人进行调参（即设置架构和超参数）以减少训练时间。Python 资源：https://keras.io/ R 资源：http://mxnet.io/ ...
优点:深度学习非常适用于分类音频、文本和图像数据。 缺点:和回归问题一样,深度神经网络需要大量的数据进行训练,所以其也不是一个通用目的的算法。 Python 资源:https://keras.io/ R 资源:http://mxnet.io/ 2.4 支持向量机 支持向量机(SVM)可以使用一个称之为核函数的技巧扩展到非线性分类问题,而该算法本质上...
缺点:然而,SVM 是内存密集型算法,由于选择正确的核函数是很重要的,所以其很难调参,也不能扩展到较大的数据集中。目前在工业界中,随机森林通常优于支持向量机算法。 Python 实现:http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#classification R 实现:https://cran.r-project.org/web/packages/kernlab/index....