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      • 【R微课】14天用R做机器学习第二天

      【R微课】14天用R做机器学习第二天

      • 发布者 weinfoadmin
      • 分类 R语言
      • 日期 2016年3月15日
      测试开头

      小编有话说:感谢伙伴们的支持和鼓励,收到很多伙伴们的留言,感受到一些伙伴们学习R语言和用R语言做机器学习的热情。


      14天微课,小编希望达到这样的效果:

      1 R入门了(深入挖掘,请继续Coding和Practice);

      2 RStudio基本会用了;

      3 关键是用R能够完整的做起机器学习项目了(学完之后,会有成就感的);

      4 能够知道接下来要学什么以及怎么学了(有点无师自通的feeling)。


      14天微课,适合的对象:

      1 想用R做项目的伙伴们;

      2 想用R解决机器学习的伙伴们;

      3 想用R折腾点案例的伙伴们;

      4 想把机器学习理论付诸实践的伙伴们。


      14天微课,不会涉及到内容:

      1 机器学习算法的原理详细介绍(机器学习水很深,却很有意思。阿法狗前三句战胜李世石,大家怎么看??);

      2 R语言向量化编程和效率优化(记得,钱是你的,资源是大家的,不要浪费资源);

      3 代码不会逐一解释(请见谅)。


      第二天:厚积薄发,跬步千里——掌握和实践R基本语法

      如何掌握和实践R的基本语法呢?

      首先,伙伴们要知道R基本语法的构件,小编觉得这四大块,尤为重要,需要优先实践。

      1 实践R的赋值语句;

      2 实践R的常用数据结构,重点是向量、矩阵、列表、因子和数据框;

      3 实践R的结构化流程——条件结构和循环结构;

      4 实践R的函数和R扩展包的下载与使用。


      接下来,让我们一起来Coding吧

      小编逐一实践如下

      1 R赋值语句

      使用赋值符号“<-",例如:

      myName <- '陆勤'

      ourProject <- '数据人网是数据人学习、交流和分享的平台'

      想一想: <-  和 = 有什么差异和应用场景??


      2 R常用数据结构,向量、矩阵、列表、因子和数据框

      2.1向量,用c()函数

      myVec <- c(100, 360)

      想一想:向量还有那些方法可以生成?赶快Coding验证一下,还记得高中的数列吗??


      2.2矩阵,用matrix()函数

      2.3列表,用list()函数

      2.4因子,用factor()函数

      2.5数据框,用data.frame()函数


      想一想:如何快速地学习和使用这些函数?当然是找帮手了,R中独特的帮助,要么help(),要么问一下?,还有例子学习法,example(),小编以matrix()函数为例。

      找帮助:help(matrix)或者?matrix

      看实例:example(matrix)

      最后,就是【立刻Coding】


      3 R的结构化流程——条件结构和循环结构

      现实生活中,条件那么地常态化,循环那么的亲切化,想一想,我们总跟条件和循环这逻辑打交道,如果我学习了,我就能进步;如果我不学习了,我就落后了。我学习了,我进步了,我进步了,我继续学习了,我继续学习了,我继续进步,周而复始,我越来越优秀了。哈哈,看到了吗,条件来了,循环也出现了。

      3.1 条件结构

      R语言,也不例外。小编用的比较多是ifelse()函数,喜欢一体化,例如:

      ifelse('投资期限级别’ > 3, 1, 0)

      想一想:R中还有什么方法,可以实现条件这种结构?写个代码测试一下。

      3.2 循环结构

      R语言循环结构,小编用的比较少。正如小编倡导,“不要浪费资源”,使用循环,对于数据量大时,比较耗资源。不管怎么样,我们还是要知道,有时候“笨方法或许是最好的方法”,for()循环,来一个高斯小时候算的1到100的 累加和,例如:

      sum <- 0;

      for(i in 1:100)

      {

          sum <- sum + i

      }

      print(sum)

      拓展:R的向量化编程和R的apply族函数(这个问题小编在面试的时候中枪了,只怪当初学艺不精)


      4 R的函数和R扩展包下载和使用

      R中提供了很多函数,可以直接拿过来使用,并且还很好用了,除此之外,R中也可以自己编写函数,如何写一个好的函数,小编也说不清楚,各自开悟吧。大道至简,我们还是以高斯计算1到100之和,通过函数求解:

      方法一:

      利用现成的函数,sum()函数,例如:

      sum(1:100)

      方法二:

      定义一个求和函数 add()函数

      add <- function(x)

      {

         sum <- 0;

         for(i in 1:x)

         {

            sum <- sum + i

         }

         return sum

      }

      add(100)

      R之所以强大,R的扩展包发挥巨大作用,比方说,小编最近用的caret包,它就是一个扩展包,你要用它,就得先安装这个包,安装好后再加载,就可以使用这个包了。

      安装R包,install.packages("caret")

      加载R包,library("caret")


      关于这个caret包,具体的用法,网络检索关键词:caret R即可找到官网介绍。


      写到这里,今天小编要说的,也要花上句号了。学习是没有止境的,多说也是没有作用的。


      伙伴们,想更加详实地学习R语法基础,推荐阅读《R语言实战》的前面章节的内容,里面说的很清楚,也很好用。


      期待伙伴们的见解哦。

      第三天的内容,小编会继续来说,下回见,伙伴们。


      更多精彩内容,请点击阅读原文。

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             【R微课】14天用R做机器学习第二天



      测试结尾

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