两者都是MATLAB®R可以用于数据分析和机器学习。它们提供数学函数、语言、统计数据和用户社区的访问。但MATLAB帮助工程师和科学家加快了机器学习的速度，因为MATLAB拥有不需要深入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，模型需要经过参数调整、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、选择模型和优化其超参数等耗时且困难的步骤。
使用MATLAB，您可以应用贝叶斯优化在一个步骤中优化模型和相关超参数。
- 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。您可以连接到大数据存储系统，包括Hadoop/HDFS、NoSQL数据库和基于云的存储提供商。
虽然Hadoop和Spark clusters上的ScaleR软件包是可用的，但使用它们需要学习与相应内存版本不同的新功能。
如R benchmark 2.5（也称为Urbanek）所述，在常见的技术计算任务、统计数据和机器学习方面，MATLAB比R快，因为MATLAB库调用得到优化，代码得到及时编译。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进行深入学习。您还可以使用并行for循环加快执行速度，并使用万博1manbetxMATLAB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 Coder会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，您可以直接将其部署在嵌入式设备和其他具有紧内存约束的专用硬件上。GPU编码器生成的预测代码在专用NVIDIA硬件上运行的速度比TensorFlow等流行的深度学习框架更快，从而满足实时部署要求，例如驾驶辅助和视频处理系统。
用于IT、OT和企业系统的嵌入式分析-使用MATLAB工具免版税：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编码器是免版税的。
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
除了通用学习算法外，数据分析和机器学习应用程序还需要解决特定领域挑战的工具，如经济数据建模、信号处理或机器人的驱动控制机制。R依靠社区编写的软件包实现科学功能，并且只有少数软件包可用于这些功能工程挑战的类型。
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和R
工程师和科学家欣赏设计良好、记录良好、经过全面测试的应用工具和功能。这就是为什么MATLAB被世界各地的大学和公司的数百万工程师和科学家所使用。
具有强大统计背景的研究人员可能更喜欢R。然而，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。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
- 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。
