기계 학습을 통한 R 배포 선택 - 인형

R 배포를 선택할 때 기계 학습 목표를 명심해야합니다. R은 환경과 언어의 조합입니다. 이것은 John Chambers가 Bell Laboratories에서 원래 작성한 S 프로그래밍 언어의 한 형식으로, 통계 작업을 더 쉽게 할 수 있습니다. Rick Becker와 Allan Wilks는 결국 S 프로그래밍 언어도 추가했습니다. R 언어의 목표는 아이디어를 소프트웨어로 빠르고 쉽게 전환하는 것입니다.

R은 수정없이 대부분의 S 코드를 실행할 수있는 자유롭게 다운로드 할 수있는 제품입니다. 대조적으로, 당신은 S.에 대해 돈을 지불해야합니다. R은 훌륭한 선택입니다. 일반적으로 R에 대한 자세한 내용을 볼 수 있습니다.

기계 학습에 사용되는 언어에 대한 일반화를 원하지는 않습니다. R과 Python은 모두 다른 이유로 인기있는 언어입니다. "데이터 과학에서 R 언어는 파이썬을 삼킨다"와 같은 기사는 처음에는 R이 어떤 이유로 인기가 높아지고 있다고 말한다. 필자는 R이 통계 목적으로 가장 잘 사용되고 Python이 더 나은 범용 언어라는 점을 지적함으로써이 진술에서 현명하게 벗어났다.

최고의 개발자는 작업 수행을 쉽게하기 위해 항상 공구 벨트에 다양한 프로그래밍 도구를 갖추고 있습니다. 언어는 개발자 요구를 해결하므로 작업에 적합한 언어를 사용해야합니다. 결국 모든 언어는 궁극적으로 프로세서가 이해할 수있는 기계 코드가됩니다. 즉, 고급 프로그래밍 언어로 인해 개발자가 더 쉽게 이해할 수있는 언어가 거의 없기 때문입니다.

포괄적 인 R 아카이브 네트워크 (CRAN) 사이트에서 R의 기본 사본을 얻을 수 있습니다. 이 사이트는 다양한 플랫폼에서 소스 코드 버전과 컴파일 된 R 배포 버전을 제공합니다. 기본 R 지원을 직접 변경하거나 R이 작동하는 방식을 파헤 치지 않으려면 컴파일 된 버전을 얻는 것이 항상 좋습니다. RStudio를 사용하는 경우 R의 복사본을 다운로드하여 설치해야합니다.

RStudio의 데스크톱 버전을 사용하여 R로 작업하는 작업을 훨씬 쉽게 할 수 있습니다. 이 제품은 무료로 다운로드 할 수 있으며 Linux (Debian / Ubuntu, RedHat / CentOS 및 SUSE Linux), Mac 및 Windows 버전에서 구할 수 있습니다.

RStudio가 마음에 들지 않으면 다른 R 배포판을 사용해 볼 수 있습니다. 가장 일반적인 대체 배포판은 Statet, Red-R (Decisionstats에서도 사용 가능합니다.com), 그리고 Rattle. 모든 제품은 훌륭한 제품이지만 RStudio는 가장 강력한 제품이며 가장 간단한 제품입니다. 다양한 선택에 관한 토론을 읽을 수 있습니다.