【R微课】14天用R做机器学习第三天

编者按：感谢一群伙伴们的厚爱和跟进，留言给小编，问更新的事情。这个系列的课程，小编会努力做到每周更新三天的学习内容，每天的内容是告诉伙伴们需要去实践什么内容，以及如何去完成这些实践。“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”。请伙伴们一定要实践、实践、再实践。

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）。

第三天：巧妇难为无米之炊——装载标准化数据集

巧妇做饭需要米，我们做机器学习需要数据集（Datasets)。

装载标准化的数据集，伙伴们要实践这两方面的内容。

1 实践用read.csv()函数装载csv格式的数据集。

2 实践从datasets包中装载标准化的机器学习数据集。

这两点实践，如何去做？

首先，查阅read.csv()函数的帮助文档和实例代码。

接下来，认识dataset包中的数据集

说明：1表示为datasets包；2表示data函数，用来列出可用的数据集或者装载特定的数据集；3是常用的标准机器学习学习数据集，iris，women和mtcars。强烈建议伙伴们，自己去Coding，理解它和应用它。

最后，请伙伴们思考一下。

1 R语言如何导入数据集？写代码测试。

2 数据集怎么理解？

3 下载和安装ggplot2包，查看这个包的数据集？写代码测试。

伙伴们，关于R语言数据集的导入和导出推荐阅读R官网提供的一本小册子《R Data Import/Export》，有中文版和英文版的，同时，也可以阅读《R语言实战》关于数据集导入的内容。

期待伙伴们的见解。

第四天的内容，小编会继续来说。下回见，伙伴们。

伙伴们，数据人网发起了【猴年我要写100篇原创数据主题作品】活动，欢迎伙伴们积极参与进来。知识积累和共享，从数据人网（http://shujuren.org)启程。数据人网核心价值观：利他、真实、热爱、感恩。了解活动详情的伙伴们，请加小编微信，注明参与活动。您的地盘您做主，数据人网是您的后勤服务。当然了，小编已经在投入到这个活动了。2016年12月13日，让我们一起来总结！

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