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技能 | R 家族又添新丁，5個數(shù)據(jù)科學(xué)專用包
2015-09-02
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李垠序編譯

來自雪晴數(shù)據(jù)網(wǎng)


R生態(tài)體系有其非常之美，在于它的新包貢獻系統(tǒng)，而這也可能是R使用者顯著增加的根本原因。這一特點與堅如磐石的基礎(chǔ)包版本庫（CRAN）結(jié)合，給了R一個非常優(yōu)越的條件。任何有足夠?qū)I(yè)技術(shù)的人，通過合適的方法都可以為CRAN貢獻包。


僅僅關(guān)注CRAN可能無法發(fā)現(xiàn)其優(yōu)秀的地方：事實上，對R的初學(xué)者而言，開源會讓他們遇到很多麻煩。怎樣通過一個有機的包系統(tǒng)來構(gòu)造高質(zhì)量的集成軟件？學(xué)習(xí)這些需要花費許多時間和精力。不過即使是相對新手的人來說，發(fā)現(xiàn)那些支撐R語言發(fā)展的基礎(chǔ)包并不難。那些可靠地為R語言增加價值的包已經(jīng)出現(xiàn)在CRAN’s package dependency network。發(fā)現(xiàn)一個新包，并且最終有用是另一件重要的事情。出于探索精神，這里有5個可靠的新包，我認(rèn)為數(shù)據(jù)科學(xué)家會對其感興趣。在CRAN上，這些包都沒有經(jīng)過長時間的檢驗，因此請以合作的心態(tài)去探索他們吧。


AzureML V0.1.1


云計算對每個實踐數(shù)據(jù)科學(xué)家都很重要（或者即將變得很重要）。微軟的AzureML為R（和Python）程序員提供了一個非常豐富的機器學(xué)習(xí)環(huán)境。如果你還不是一個Azure的使用者，這個包花了大工夫來克服上手這一環(huán)境的困難。它提供了函數(shù)來將R代碼從你的本地環(huán)境推送到Azure云端，并將函數(shù)和模型發(fā)布為web服務(wù).圖文教程會一步一步地教你，從獲得試用賬號和必要的證書到發(fā)布你的第一個簡單的實例。


distcomp V0.25.1


對大數(shù)據(jù)集的分布式計算是非常棘手的，尤其是在不能或很難共享集群間數(shù)據(jù)的環(huán)境當(dāng)中。Distcomp聰明地包執(zhí)行了一個局部似然算法（詳見：paper by Narasimham et al）使得在非聚合的數(shù)據(jù)集上建立一個復(fù)雜的統(tǒng)計模型成為可能。更多詳細(xì)的信息可以參考早期博文。


rotationForest V0.1


介于其在多種數(shù)據(jù)集上穩(wěn)定良好的表現(xiàn)，森林算法對許多數(shù)據(jù)科學(xué)家來說是一個必選的組合方法。它的一個新變種，基于特征空間隨機子集的主成分分析有著非常好的應(yīng)用前景。paper by Rodriguez et. al解釋了PCA對特征空間旋轉(zhuǎn)的意義，并將旋轉(zhuǎn)森林算法與標(biāo)準(zhǔn)隨機森林、Adaboost算法進行了比較。


rpca V0.2.3


給定一個兼有低秩性和稀疏性的矩陣，rcpa使用穩(wěn)健PCA方法來彌補這一特性。Netflix數(shù)據(jù)科學(xué)家發(fā)布了這個算法（基于paper by Candes et al）。今年早些的時候，他們公布了這一算法在異常檢測問題上的驚人成功。


SwarmSVM V0.1


支持向量機也是一個主流的機器學(xué)習(xí)算法。SwarmSVM 基于聚類方法，提供了三個組合算法來訓(xùn)練支持向量機（詳見paper by Gu and Han）。程序包的圖文教程提供了一個實例來介紹該方法。


原文：5 New R Packages for Data Scientists

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