隨著分析數(shù)據(jù)的方式在近兩年發(fā)生了翻天覆地的變化,隨著互聯(lián)網(wǎng)在人們的生活中廣泛的普及,人手一部智能機的時代,人們的衣食住行都接上的互聯(lián)網(wǎng),這使得數(shù)據(jù)的獲取量得以指數(shù)級的增長,數(shù)據(jù)的來源也豐富多彩,不在局限于商業(yè)大型公司和政府機構,我們普通的網(wǎng)民也可以輕松獲得百萬級的數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)其中蘊含著豐富多彩的信息等著我們去挖掘,它就如同一個寶藏等帶我們去開采,而那把銳利的斧子便是我們今天要講的主角r。

r語言學習——手把手教你學習r語言

在這個逐步教程里，你需要做：

1和安裝r并且獲取用做機器學習非常有用的r包。

2導入一個數(shù)據(jù)集并且用統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)可視化來理解它的結構。

3創(chuàng)建5個機器學習模型，選擇最好和建立精度是可靠的置信。

初學r的時候你可能回覺得這有點可怕

r在編寫腳本時所提供的語法結構是比較奇怪的。這里有幾百個r包和幾千個函數(shù)讓你選擇，給每個任務提供了多種解決方法，所以這會讓你感到有點吃不消。

所以說，在r上開始機器學習最好的方法就是要完成一個項目。

1這需要你安裝并開始學習使用r（至少會一點點）。

2它能給你更開闊的視角來理解如何一步步進行機器學習。

3它會給你自信，來源于你完成一個小項目的成就感。

入門的人需要完成的端對端的項目

光看書或課程會讓你覺得很吃不消，它們給你提供的是一系列的解決方法和代碼段，但是，你永遠都不知道怎樣把他們綜合起來使用。

當你要把機器學習運用到你的數(shù)據(jù)集的時候，其實你就是在做一個項目。

一個機器學習項目可能不是線性的，但是，有些有用的方法你可以按順序的遵循：

1定義問題

2準備好數(shù)據(jù)

3評估算法

4改良結果

5展示最終結果

如果你想要了解更多關于機器學習的步驟，你可以查閱這一清單，這一清單對這個過程講的更詳細。

與一個新的平臺或工具達成協(xié)議的最好方法就是完成端對端的機器學習項目，并按照之前給的步驟執(zhí)行。也就是說，從載入數(shù)據(jù)開始，然后匯總你的數(shù)據(jù)，接下來評估你的算法，同時改良你的結果，并在最后作適當?shù)恼故尽?/p>

如果你是這么做的話，你就會在你處理完數(shù)據(jù)以后，有了一個模板來對新的數(shù)據(jù)集進行研究。你甚至還可以通過數(shù)據(jù)展示和改良相關的結果來填補你先前做任務的時候留下來的空缺。一旦你這么做了，你就會有信心了。如果大家還想了解更多與之有關的信息，歡迎關注我們文軍營銷的官網(wǎng)。

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