MATLAB与R

两种MATLAB^®R可以用于数据分析和机器学习。它们提供对数学函数、语言、统计数据和用户社区的访问。世界杯预选赛小组名单但MATLAB帮助工程师和科学家更快地提高机器学习，因为MATLAB有交互式应用程序，不需要深入的技能，也有自动化机器学习工作流程中耗时步骤的工具。

让我们看看在MATLAB和R中更容易执行的一些任务:

1. 拟合数据、识别模式并构建机器学习模型，而无需编码

2. 在没有机器学习专家的情况下获得优化的模型

3. 将您已经编写的代码扩展到大型数据集

MATLAB有许多内置函数和机器学习算法，用于使用与内存数据相同的语法处理大型数据集。您可以连接Hadoop/HDFS、NoSQL数据库等大数据存储系统和云存储提供商。

虽然在Hadoop和Spark集群上扩展R的包是可用的，但使用它们需要学习不同于相应内存版本的新功能。

如R基准测试2.5(也称为Urbanek)中所述，对于常见的技术计算任务、统计和机器学习，MATLAB开箱即用比R更快，因为MATLAB库调用得到了优化，代码是即时编译的。大多数工具箱功能都内置了并行计算支持，利用多核甚至gpu进行深度学习。您还可以使用并行for循环加快执行速度，扩展到计算集群MATLAB并行服务器或者使用Amazon或Azure等公共云提供商提供的按需计算资源。

4. 部署到边缘设备和嵌入式系统

将应用程序部署到嵌入式系统具有挑战性，因为用诸如R之类的高级语言编写的代码通常需要重新实现才能在嵌入式硬件上运行。

自动生成C/ c++， HDL, CUDA和其他代码，用于MATLAB的实时系统:MATLAB Coder自动将大多数机器学习和统计函数的预测代码转换为C/ c++代码，您可以直接部署在嵌入式设备和其他具有严格内存限制的专用硬件上。GPU Coder生成的用于预测的代码在NVIDIA专用硬件上运行的速度比TensorFlow等流行的深度学习框架要快，因此可以满足实时部署需求，例如用于驾驶辅助和视频处理系统。

用于IT、OT和企业系统的嵌入分析- MATLAB工具免版税:您可以共享独立的MATLAB应用程序或创建共享库集成到Java、Microsoft . net、Python和Excel应用程序。与基于云的部署服务不同的是，部署服务是按事务收费的MATLAB编译器而且MATLAB编码器免版税。

5. 访问您需要的所有功能和功能

除了通用学习算法，数据分析和机器学习应用还需要解决特定领域挑战的工具，如建模经济数据、信号处理或驱动机器人的控制机制。R依赖于社区编写的包来实世界杯预选赛小组名单现科学功能，只有少数几个包可以用于这些类型的工程挑战。

MATLAB工具箱提供了对传感器、移动设备和其他硬件的访问，以及用于信号处理、图像处理和计算机视觉、优化、符号计算、控制系统、测试和测量、计算金融和生物学的库。工具箱被设计为相互协作并一起更新，因此您不会为不兼容的库版本而烦恼。MathWorks有超过250名全职质量和测试工程师，他们验证产品的质量和准确性，并确保软件在发布之前通过大量的测试套件。

这一切都解释了为什么工程师和科学家选择MATLAB而不是R

工程师和科学家喜欢为他们的应用程序精心设计、精心记录和彻底测试的工具和功能。这就是为什么MATLAB被全世界数百万的工程师和科学家在大学和公司使用。

有很强统计背景的研究人员可能更喜欢r。然而，那些从事统计和机器学习的工业和工程应用的人更喜欢MATLAB。一些原因包括:

• 在交互式应用程序中构建优化模型的能力，无需编码
• 自动化的困难和耗时的步骤，特征提取，模型选择和超参数优化-不仅是对数字数据，而且对信号和图像应用
• 部署到嵌入式硬件和企业应用程序，无需重新编码，并且免版税
• 集成您的模型与Simulink，在您的整个应用程序开发过程中应用实时测试和基于模型的设计

如果你在一个环境中需要同时使用R和MATLAB，你可以用标准格式在MATLAB和R之间交换数据，你可以从MATLAB中调用R函数。