我正在开始一些机器学习的研究，似乎这两个经常在这个领域使用。它们看起来非常相似，那么如何决定最好使用哪一个呢？
我还想说 R 更好，原因有很多。我这么说是因为我使用 Matlab 多年并转向 R，我希望我一开始就学会了 R。有博客放弃Matlab http://abandonmatlab.wordpress.com/2009/07/23/hello-world/其中列出了使用 Matlab 有时非常烦人的一些原因。以下是为什么 R 对我来说更有效率的要点：
工具箱之间和（内部）使用不一致的语法调用 Matlab 函数。例如如果我想更改 R 模型中的分类器，通常只需要更改函数的名称并保持调用和数据不变。在 Matlab 中，这通常涉及重新格式化数据和完全不同的函数调用，我必须从文档中查找这些函数。
R有更好的数据结构我认为Matlab中唯一可行的构造是基本数组，处理数字变量以外的任何东西都很尴尬，而且你不能按名称调用列，但你必须使用变量的索引（嗯，我想绘制的是第 33 列还是第 34 列……）。你无法击败 R 中的 data.frame！
R 有很多有用的包ML http://cran.r-project.org/web/views/MachineLearning.html
Matlab 没有函数的命名参数
最后，如果您经常使用矩阵并且发现 Matlab 语法更好，那么请查看带有 Numpy 和 Scipy 的 Python。 Python 还有一些不错的 ML 库，例如PyBrain http://pybrain.org/。我不打算在这里比较 R 和 Python，因为那是一个完全不同的问题:)
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