两者都是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、统计和用户社区的访问。但MATLAB可以帮助工程师和科学家在机器学习方面加快速度，因为MATLAB有交互式应用程序，不需要深入的技能，以及自动化机器学习工作流的耗时步骤的工具。
让我们来看一些在MATLAB和R中更容易执行的任务：
- 无需编码即可拟合数据、识别模式和构建机器学习模型
- 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，模型需要进行参数优化、特性优化和模型选择的迭代。
AutoML自动化了从信号中提取特征、选择模型和优化超参数等耗时且困难的步骤。
使用MATLAB，您可以在一个步骤中优化模型和相关的超参数，应用贝叶斯优化。
- 将已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，用于使用与内存数据相同的语法处理大型数据集。可接入Hadoop/HDFS、NoSQL数据库、云存储等大数据存储系统。
虽然可以在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内存版本不同的新功能。
在常见的技术计算任务、统计和机器学习方面，MATLAB比R快，正如R基准2.5(也称为Urbanek)中所描述的那样，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来进行深度学习。万博1manbetx您还可以使用并行for循环来加速执行，并将其扩展到计算集群MATLAB并行服务器，或使用公共云提供商（如Amazon或Azure）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是一项挑战，因为用高级语言（如R）编写的代码通常需要重新实现才能在嵌入式硬件上运行。
自动生成C/C++、HDL、CUDA和其他代码，以便使用MATLAB在实时系统中使用：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具有严格内存限制的专门硬件上。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)快，从而满足实时部署需求，例如驾驶辅助和视频处理系统。
嵌入分析用于IT, OT，和企业系统-免版税与MATLAB工具: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。与按事务收费的基于云的部署服务不同，使用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的时间，我们能够在MATLAB中试验新功能并完成额外的迭代，并结合客户对早期原型的反馈。
马克·布兰奇，伊德尼奥
- 访问您需要的所有功能和能力
除了通用学习算法，数据分析和机器学习应用还需要解决特定领域挑战的工具，比如模拟经济数据、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，而只有少数几个包可以应对这些类型的工程挑战。
MATLAB工具箱提供对传感器、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。
MATLAB使我们能够将以前无法读取的数据转换为可用的格式；为多辆卡车和多个区域自动化过滤、光谱分析和变换步骤；最后，实时应用机器学习技术预测执行维护的理想时间。
贝克休斯，古尔善·辛格
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、记录良好和经过彻底测试的工具和功能。这就是MATLAB被世界各地大学和公司的数百万工程师和科学家使用的原因。
具有较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研究人员更喜欢MATLAB。一些原因包括:
- 能够在交互式应用程序中构建优化的模型，无需编码
- 自动化特征提取、模型选择和超参数优化等困难且耗时的步骤-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而无需重新编码，且免版税
- 将模型与Simulink集成，以便在整个应用程序开发过程中应用实万博1manbetx时测试和基于模型的设计
如果您所处的环境需要在MATLAB中使用R，您可以使用标准格式在MATLAB和R之间交换数据，并且可以从MATLAB调用R函数。
