RとPythonを比較する
- 3. データサイエンス 分野 機械学習
35-50歳 中心年齢層 25-40歳
大学 大学/企業 企業
データサイエンス 業務 機械学習
深層学習
豊富 (S言語時代も) 実績 急激にユーザが増加
すぐに使える プログラム言語 オブジェクト指向
Rの問題を改善している
- 5. 機械学習の数理100問シリーズ: タイトル 発行時期 R Python
統計的機械学習の数理100問 2020年3月4月 ○ ○
スパース推定100問 2020年10月12月 ○ ○
グラフィカルモデルと因果推論100問 2021年 ○ ○
機械学習のためのカーネル100問 2021年 ○ ○
渡辺澄夫ベイズ理論100問 未定 ○ ○
統計検定1級100問 未定 ○
- 6. ○○ with Math and R/Python
100 Exercises for Building Logic
(Springer)
- 15. glmnet J. Friedman, T. Hastie, R. Tibshirani
Balasubramanian Narasimhan, Kenneth Tay, Noah
Simon, Junyang Qian
R言語 (CRAN) 著者が開発、どの環境でもok
Python
(Stanford)
Linuxのみ
Google Colabやwin (Jupyter Note)で動作しない
scikit-learn 専門家ではなくボランティアが開発
本家のglmnetと違う動作, オプションが異なる
DSや機械学習の研究者だと、論文では怖くて使えない
glasso J. Friedman, T. Hastie, R. Tibshirani
R言語 (CRAN) 著者が開発、どの環境でもok
Python
(Stanford)
Linuxのみ
Google Colabやwin (Jupyter Note)で動作しない
scikit-learn 専門家ではなくボランティアが開発
本家のglassoと違う動作