r语言学习 手把手教你学习r语言

随着分析数据的方式在近两年发生了翻天覆地的变化,随着互联网在人们的生活中广泛的普及,人手一部智能机的时代,人们的衣食住行都接上的互联网,这使得数据的获取量得以指数级的增长,数据的来源也丰富多彩,不在局限于商业大型公司和政府机构,我们普通的网民也可以轻松获得百万级的数据,而这些数据其中蕴含着丰富多彩的信息等着我们去挖掘,它就如同一个宝藏等带我们去开采,而那把锐利的斧子便是我们今天要讲的主角r。

r语言学习——手把手教你学习r语言

在这个逐步教程里，你需要做：

1和安装r并且获取用做机器学习非常有用的r包。

2导入一个数据集并且用统计分析和数据可视化来理解它的结构。

3创建5个机器学习模型，选择最好和建立精度是可靠的置信。

初学r的时候你可能回觉得这有点可怕

r在编写脚本时所提供的语法结构是比较奇怪的。这里有几百个r包和几千个函数让你选择，给每个任务提供了多种解决方法，所以这会让你感到有点吃不消。

所以说，在r上开始机器学习最好的方法就是要完成一个项目。

1这需要你安装并开始学习使用r（至少会一点点）。

2它能给你更开阔的视角来理解如何一步步进行机器学习。

3它会给你自信，来源于你完成一个小项目的成就感。

入门的人需要完成的端对端的项目

光看书或课程会让你觉得很吃不消，它们给你提供的是一系列的解决方法和代码段，但是，你永远都不知道怎样把他们综合起来使用。

当你要把机器学习运用到你的数据集的时候，其实你就是在做一个项目。

一个机器学习项目可能不是线性的，但是，有些有用的方法你可以按顺序的遵循：

1定义问题

2准备好数据

3评估算法

4改良结果

5展示最终结果

如果你想要了解更多关于机器学习的步骤，你可以查阅这一清单，这一清单对这个过程讲的更详细。

与一个新的平台或工具达成协议的最好方法就是完成端对端的机器学习项目，并按照之前给的步骤执行。也就是说，从载入数据开始，然后汇总你的数据，接下来评估你的算法，同时改良你的结果，并在最后作适当的展示。

如果你是这么做的话，你就会在你处理完数据以后，有了一个模板来对新的数据集进行研究。你甚至还可以通过数据展示和改良相关的结果来填补你先前做任务的时候留下来的空缺。一旦你这么做了，你就会有信心了。如果大家还想了解更多与之有关的信息，欢迎关注我们文军营销的官网。

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