2、深度学习入门：R语言环境搭建与机器学习基础

深度学习入门：R语言环境搭建与机器学习基础

1. 入门准备

在开始深度学习之旅前，需要具备以下基础条件：
- 基本的R编程知识
- 对Linux有基本了解，本文使用Ubuntu (16.04)操作系统
- 掌握基本的机器学习概念
- 若使用Windows或macOS，需对Docker有基本认识

2. 安装带IDE的R

R支持多种操作系统，如Windows、macOS X和Linux。可从Comprehensive R Archive Network (CRAN)的镜像站点下载R的安装文件，CRAN也是R包的主要存储库。R语言有32位和64位两种架构。

以下是安装步骤：
1. 强烈推荐安装r-base-dev，它有许多内置函数，还能启用 install.packages() 命令，可通过R控制台直接从CRAN编译和安装新的R包。默认的R控制台如下：

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2. 为提高编程效率，建议使用集成开发环境（IDE）。R最流行的开源IDE之一是Rstudio，它还提供Rstudio服务器，便于在基于Web的环境中进行R编程。

3. 安装Jupyter Notebook应用

Jupyter Notebook应用可生成集成文档、代码和分析的笔记本文件，支持包括R在内的多种计算内核，是一个基于服务器和客户端的Web应用，可通过浏览器访问。