隨著分析數據的方式在近兩年發生了翻天覆地的變化,隨著互聯網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網,這使得數據的獲取量得以指數級的增長,數據的來源也豐富多彩,不在局限于商業大型公司和政府機構,我們普通的網民也可以輕松獲得百萬級的數據,而這些數據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導入一個數據集并且用統計分析和數據可視化來理解它的結構。

3創建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據集的時候，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準備好數據

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行。也就是說，從載入數據開始，然后匯總你的數據，接下來評估你的算法，同時改良你的結果，并在最后作適當的展示。

如果你是這么做的話，你就會在你處理完數據以后，有了一個模板來對新的數據集進行研究。你甚至還可以通過數據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。

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