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哥倫比亞大學R語言作業輔導

R是一種編程語言和自由軟件，由Ross Ihaka和Robert Gentleman于1993年開發。R擁有一個廣泛的統計和圖形方法目錄。它包括機器學習算法、線性回歸、時間序列、統計推理等等。大多數R庫是用R語言編寫的，但對于繁重的計算任務，C、C++和Fortran代碼是首選。

一、R語言的應用

R不僅受學術界的委托，許多大公司也使用R編程語言，包括Uber、谷歌、Airbnb、Facebook等。

用R語言進行數據分析需要經過一系列的步驟;編程、轉換、發現、建模和交流結果

程序：R是一個清晰易懂的編程工具

轉化：R是由一系列專門為數據科學設計的庫組成的。

發現：調查數據，完善你的假設并分析它們

模型：R提供了一系列的工具來為你的數據捕捉正確的模型

交流：使用R Markdown將代碼、圖表和輸出整合到報告中，或者建立Shiny應用程序與世界分享

二、R難嗎?

幾年前，R是一種很難掌握的語言。該語言令人困惑，而且不像其他編程工具那樣結構化。為了克服這一重大問題，哈德利-威克姆開發了一個名為tidyverse的軟件包集合。游戲的規則發生了最好的變化。數據操作變得微不足道和直觀。創建一個圖形不再那么困難了。

最好的機器學習算法可以用R來實現。像Keras和TensorFlow這樣的包允許創建高端機器學習技術。R也有一個包可以執行Xgboost，這是Kaggle競賽的最佳算法之一。

R可以與其他語言交流。你可以將R與不同的數據庫如Spark或Hadoop連接起來。

最后，R已經發展起來，允許并行化操作，以加快計算速度。事實上，R被批評為一次只使用一個CPU。并行包讓你在機器的不同核心中執行任務。

簡而言之，R是一個探索和研究數據的偉大工具。這是最關鍵的部分，如果沒有一個好的特征工程和模型，機器學習的部署將不會得到有意義的結果。

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