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对比来了!Julia 能打败 Python 和 R 成最终赢家吗?

时间:2020-01-28 22:51:04 出处:uu直播快3平台_UU快3直播官方

通常大伙儿 会尝试优化对数似然:

由于你用 Julia 除理二个 10 秒内的问题报告 报告 ,它的优势并非能体现出来。 而一旦除理的问题报告 报告 变比较复杂,需至少比较长的时间,这时 Julia 的优势就会慢慢体现了。





作者在撰写本文时,对这两种语言的熟悉程度如下:

由此看出 Julia 的优势





R 的优势

在统计学上,这是截断的正态分布的最大似然估计(MLE)。

在这篇文章中,作者通过二个 简单的似然函数优化(Maximum Likelihood Optimization)问题报告 报告 来对比 Julia,R 和 Python。这是二个 比较小的优化问题报告 报告 ,性能上的差异表现由于不太明显,但除理问题报告 报告 的过程能很好地反应三者每个人的优劣势。





原文发布时间为:2018-09-4本文来自云栖社区企业合作伙伴“

R 二个 truncnorm 用于除理截断正态

”,了解相关信息还都还还都可以关注“

Python 的欠缺

观察序列 Q1,Q2,...,Qn,大伙儿 还要找到优化该似然函数的参数 μ 和 σ:

输出效果如下,排版看起来很舒服,也支持数学公示显示:

Julia 的欠缺

由于你还要除理 30 个 10 秒的优化问题报告 报告 ,第一次执行需至少 17 秒,接下来的优化不还要编译,至少只还要 10 秒。但会 ,总运行时长为 307 秒。也不,当用 Julia 除理二个 10⁵ 秒的问题报告 报告 时,这 7 秒基本还都还还都可以忽略不记;但由于用 Julia 除理 5 秒甚至更小的问题报告 报告 时,这 7 秒的差异就有点痛 明显。

作者在下方硬编码了在 MLE 估计中使用的 Q_t 的值:

以下是作者使用 Julia 进行测试的请况。使用 Julia 中的 Optim.jl,还都还还都可以直接使用特殊符号(symbols)作为变量名称,按照使用习惯,此处作者使用了希腊字母 μσ。Julia 还二个 JuMP.jl 包用于优化问题报告 报告 。但 JuMP.jl 更适合用于更高级的优化问题报告 报告 ,用在此处有点痛 小题大做。

结果将输出:

”。

Julia 布道者 ChrisRackauckas 也不说过:



作者利用已有的 Python 学习经验想出如下方案,输入代码:

输出结果:

R 的欠缺

Python 的优势

Julia 在执行第一次优化用了 7 秒,比 R 和 Python 都慢。对此,ChrisRackauckas 指出:

他们用 Python 和 Julia 做过对比实验。以 10⁵ 为界点进行计算,当数值比 10⁵ 更小时 Python 比 Julia 快的。但数值大于 10⁵ 后,Julia 的传输传输速率就比 Python 快也不了。



综上所述,两种语言的综合对比如下:

Julia 第一次优化



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