MATLAB vs. R

两种MATLAB^®R可以用于数据分析和机器学习。它们提供了对数学函数、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可以帮助工程师和科学家更快地进行机器学习，因为MATLAB具有不需要深入技能的交互式应用程序，以及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，并在不编码的情况下构建机器学习模型

2. 在没有机器学习专家的情况下获得优化模型

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，可以使用与内存数据相同的语法处理大型数据集。支持对接Hadoop/HDFS、NoSQL数据库、云存储提供商等大数据存储系统。

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与相应的内存版本不同的新功能。

正如R基准2.5(也称为Urbanek)中所描述的那样，在常见的技术计算任务、统计和机器学习方面，MATLAB开箱即用，比R更快，因为MATLAB库调用经过优化，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循环来加快执行速度，并通过扩展来计算集群MATLAB并行服务器，或使用来自Amazon或Azure等公共云提供商的按需计算资源。

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R等高级语言编写的代码经常需要重新实现，以便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，您可以直接将其部署在具有严格内存限制的嵌入式设备和其他专用硬件上。由GPU Coder生成的预测代码在专门的NVIDIA硬件上运行的速度比流行的深度学习框架(如TensorFlow)更快，从而满足实时部署需求，例如驾驶辅助和视频处理系统。

用于IT、OT和企业系统的嵌入式分析- 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以集成到Java、Microsoft . net、Python和Excel应用程序中。与根据事务收费的基于云的部署服务不同，使用MATLAB编译器而且MATLAB编码器免版税。

5. 访问所需的所有功能和功能

除了通用学习算法，数据分析和机器学习应用程序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中的控制机制。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，并且只有少数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、计算金融学和生物学的库。工具箱被设计为相互协作并一起更新，因此您永远不会遇到不兼容的库版本。MathWorks拥有250多名全职质量和测试工程师，他们负责验证产品质量和准确性，并确保软件在发布前通过广泛的测试套件。

这就是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其应用程序设计良好、记录良好并经过彻底测试的工具和功能。这就是为什么MATLAB被世界各地大学和公司的数百万工程师和科学家所使用。

具有强大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:

• 能够在交互式应用程序中构建优化模型，无需编码
• 自动化了特征提取、模型选择和超参数优化这些困难且耗时的步骤——不仅适用于数值数据，还适用于信号和图像应用
• 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
• 将您的模型与Simulink集成，以便在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

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