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、统计和用户社区的访问。但MATLAB帮助工程师和科学家更快地提高机器学习，因为MATLAB有不需要深厚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。
让我们看看一些在MATLAB vs. R中更容易执行的任务:
- 拟合数据，识别模式，在不编码的情况下构建机器学习模型
- 在没有机器学习专家的情况下获得优化模型
为了获得最佳性能，模型需要反复进行参数调整、特征优化和模型选择。
AutoML自动完成从信号中提取特征、选择模型和优化超参数等耗时且困难的步骤。
使用MATLAB，你可以优化模型和相关的超参数在一个单一的步骤，应用贝叶斯优化。
- 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，用于使用与内存中数据相同的语法处理大型数据集。可以连接Hadoop/HDFS、NoSQL数据库、云存储提供商等大数据存储系统。
虽然可以在Hadoop和Spark集群上扩展R的包，但使用它们需要学习与内存中相应版本不同的新功能。
正如R benchmark 2.5(也称为Urbanek)中描述的那样，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快，因为MATLAB库调用是优化的，代码是即时编译的。大多数工具箱函数都有内置的并行计算支持，利用多核甚至gpu进行深度学习。金宝app您还可以使用并行for循环来加快执行速度，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。
- 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通常需要重新实现才能在嵌入式硬件上运行。
用MATLAB自动生成C/ c++， HDL, CUDA和其他用于实时系统的代码:MATLAB编码器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有严格内存限制的专用硬件上。由GPU编码器生成的预测代码在专用的NVIDIA硬件上运行的速度要快于TensorFlow等流行的深度学习框架，从而满足了实时部署的要求，例如驾驶辅助和视频处理系统。
嵌入式分析的使用在IT, OT，和企业系统-免版税的MATLAB工具:您可以共享独立的MATLAB应用程序，或者创建共享库来集成到Java、Microsoft . net、Python和Excel应用程序中。与基于云的部署服务不同的是，部署服务按事务收费MATLAB编译器和MATLAB编码器免版税。
通过使用嵌入式编码器生成代码节省了时间，我们能够在MATLAB中试验新特性并完成额外的迭代，并将客户对早期原型的反馈纳入其中。
马克•漂白IDNEO
- 访问您需要的所有功能和功能
除了通用的学习算法，数据分析和机器学习应用需要工具来解决特定领域的挑战，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现科学功能，而只有很少的包能够解决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。工具箱被设计成相互协作，并且一起更新，所以您永远不会为不兼容的库版本而烦恼。MathWorks有250多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广泛的测试套件。
MATLAB使我们能够将以前不可读的数据转换成可用的格式;自动过滤，光谱分析，和转换步骤，为多个卡车和地区;最终，实时应用机器学习技术来预测执行维护的理想时间。
古尔山·辛格，贝克休斯
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他们的应用程序设计良好、记录良好和经过全面测试的工具和功能。这就是为什么MATLAB被数以百万计的工程师和科学家在大学和公司在世界各地使用。
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:
- 能够在交互式应用程序中构建优化模型，无需编码
- 特征提取、模型选择和超参数优化等困难和耗时的步骤的自动化——不仅适用于数字数据，也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，免版税
- 将模型与Simulink集成，在整个应用程序开发过程中应用实时测金宝app试和基于模型的设计
如果你在一个需要使用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。
