2、R语言：机器学习的强大工具

R语言：机器学习的强大工具

1. R语言简介

R是一种用于统计计算和图形处理的语言与环境，它提供了广泛的统计（线性和非线性建模、经典统计测试、时间序列分析、分类、聚类等）和图形技术，并且具有高度的可扩展性。R语言由统计学家开发，这既是它的优势也是劣势。其优势在于它内置了统计学家所需的大部分技术能力，并且得到了一群热衷于开源的统计学家社区的支持；劣势在于其语法较为奇特，且函数中默认假设用户熟悉统计和数学方法，这对非统计专业人士来说有一定难度。

1.1 技术优势

• 与S语言的开源桥梁 ：R语言为S语言提供了开源版本，S语言包含许多高度专业化的统计操作作为基本函数。例如，在R中执行基本线性回归，只需将数据传递给 lm 函数，该函数会返回一个包含回归详细信息（系数、标准误差、残差值等）的对象，然后可将结果传递给 plot 函数进行可视化。而在Python等其他科学计算语言中，要实现相同功能则需要使用多个第三方库。
• 数据结构 ：R语言的基本数据类型是向量，所有数据本质上都以这种方式表示。最常用的数据结构是数据框，可将其视为具有属性的矩阵、内部定义的“电子表格”结构或类似关系数据库的结构，它是向量按列聚合而成，非常适合处理各种数据。

1.2 劣势

R语言在处理大数据时扩展性不佳，尽管有很多解决此问题的尝试，但这仍然是一个严重的问题。如果要构建谷歌或Facebook规模的企业级机器学习系统，R语言不是合适的选择。不过，对于小规模数据集和概念验证模型，R语言是一个很