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怎樣入手學(xué)習(xí)R的算法？
2016-07-25
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R是目前學(xué)習(xí)R語言中應(yīng)用最廣泛的平臺(tái)。當(dāng)你認(rèn)真起來學(xué)習(xí)R的時(shí)候你會(huì)找到學(xué)習(xí)R的竅門。


它之所以功能強(qiáng)大是因?yàn)楹芏?a href='/map/jiqixuexi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>機(jī)器學(xué)習(xí)的算法都是現(xiàn)有的。然而其中一個(gè)問題是這些算法都是由第三方提供的，這似乎讓這些算法的使用看起來沒有一致性。因此它會(huì)放慢你學(xué)習(xí)的步伐，而且影響程度很大，那是因?yàn)槟阈枰獙W(xué)著如何不斷的運(yùn)用在每個(gè)包里的算法對(duì)數(shù)據(jù)做出模型以用來做出某些預(yù)測(cè)，而且要不斷的重復(fù)。

對(duì)于處在這個(gè)階段的人來說，你會(huì)發(fā)現(xiàn)你是如何可以克服這些在在R的算法中，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)中的困難。如果能按照你提早準(zhǔn)備好這些方法來系統(tǒng)的學(xué)習(xí)它，會(huì)顯得先對(duì)容易得心應(yīng)手。

丨大部分的算法都是缺乏一致性的

R是一個(gè)龐大的系統(tǒng)。第三方開源R包提供資源，能允許相關(guān)學(xué)者和教授獲取可用的功能最強(qiáng)大的算法，而這些就掌握在我們這些實(shí)踐者的手里。

這里又有一個(gè)問題，且親身經(jīng)歷過的，是如何學(xué)習(xí)R并把相關(guān)的來自不同的R包的算法運(yùn)用到R中。這種不一致性也延伸到了文檔，它們有些提供了現(xiàn)有的實(shí)用例子用于分類，但忽略了回歸分析，而有一些壓根就沒有提供例子。

這都意味著如果你想嘗試使用使用不同R包中不同的算法，你必須要花一些時(shí)間分析比較出哪種方法比較合適，并且還要對(duì)每種方法逐一做出相關(guān)的預(yù)測(cè)。這會(huì)花費(fèi)你很多時(shí)間，尤其是面對(duì)那些層次不齊的例子和描述。

下面我來總結(jié)一下這些可能遇到的困難：

不一致性：算法的使用，對(duì)于分析不同的模型，為了能適配其數(shù)據(jù)及其模型本身來說，都是不一樣的。而他們最終還是用于產(chǎn)生模型的預(yù)測(cè)。這意味著你需要學(xué)習(xí)每一個(gè)和每一種算法的運(yùn)用，從而能讓你把這些工作實(shí)例合攏在一起，從而讓你單獨(dú)針對(duì)這個(gè)問題進(jìn)行解答。

分散的算法：這些算法在不同R包中實(shí)施起來是不一樣的，同時(shí)這也使得找出這些R包中提供了一個(gè)你需要的實(shí)施方案的算法變得困難，更不用說那些提供了常用的實(shí)現(xiàn)方法了。此外，這些文檔對(duì)于一個(gè)R包來說也許分散在多個(gè)幫助文件中，網(wǎng)站甚至它的簡(jiǎn)介。這意味著你需要做大量的研究以此找出這樣的一個(gè)算法，更不用說編輯一系列的你可能會(huì)選擇的算法。

不完整性：一個(gè)算法的文檔幾乎不可能是完整的。一個(gè)使用實(shí)例可能可能不是現(xiàn)有的。倘若是這樣，這可能不被論證為一個(gè)典型的問題。這意味著你很難快速的掌握如何執(zhí)行這樣的一個(gè)你需要完成操作。

復(fù)雜性：每種算法在它的執(zhí)行能力的復(fù)雜度已經(jīng)描述上的復(fù)雜度都是不一樣的。這會(huì)對(duì)你從使用一個(gè)包到另一個(gè)包造成不必要的傷害。你肯定想如何如何把所得到的算法和參數(shù)進(jìn)行最有效的利用，就像你不想用很大篇幅的PDF文件僅僅寫一個(gè)“你好，世界”這樣小題大做。

丨擁有一本屬于你自己的工具書

你可以利用一個(gè)收集各種算法的工具書或文檔來幫助你更好的完成工作。你擁有了它以后，你可以從中找出R的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的實(shí)例并且你可以復(fù)制粘貼這些算法，通過這樣解決你實(shí)際遇到的特定問題。

為了能幫助你更好的在你的工作中使用這樣的工具書，你需要確信你知道這些關(guān)鍵的使用原則：

單一性：每段實(shí)例代碼都必須是單一的，完整的以及可執(zhí)行的。

單指這些代碼：每種方法都必須都必須關(guān)注于這些代碼，它們?cè)?a href='/map/jiqixuexi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>機(jī)器學(xué)習(xí)中有少量的注釋（這里有一些優(yōu)秀的書籍介紹到他們，不要把這些概念混淆）。

簡(jiǎn)便性：每種方法都在最常用的實(shí)例展現(xiàn)出來，而它們可能是在你尋找的時(shí)候你所需要的算法。當(dāng)你想要咨詢這些正式的文檔的時(shí)候你只需要找出相關(guān)的參數(shù)因此你可以找出最有效的算法。

便攜性：這些方法都提供了一個(gè)這樣的解釋，它們都是可以查找或現(xiàn)有的，可瀏覽和查閱的（一本記錄使用方法的書）。

一致性：這些實(shí)例代碼都是一致的，同時(shí)也是伴隨著相同代碼結(jié)構(gòu)和風(fēng)格的傳統(tǒng)（下載數(shù)據(jù)，合適的模型，用于模型）。

一本算法工具書可以讓你使用R平臺(tái)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和解決復(fù)雜的問題。

1. 你可以直接運(yùn)用這些算法和功能。
2. 你可以發(fā)現(xiàn)你所需要的算法。
3. 你可以通過大致瀏覽就能明白這些算法的工作原理。
4. 你可以使用一個(gè)屬于你自己的方法，同時(shí)用它來使用這些算法并把它們整理成一個(gè)你想要的方式。
5. 你可以最有效的使用這里的算法和功能。

在R中算法的用途

我們已經(jīng)大致的說了這樣的一些實(shí)例來描述它們大致的情況。

我也在此提供一些R當(dāng)中機(jī)器語言學(xué)習(xí)用途的實(shí)例，它們以算法類型或相似度整理成如下：

線性回歸分析：普通的最小二乘回歸法、逐步回歸法、主成分回歸法以及偏最小二乘法。

改進(jìn)線性回歸：嶺回歸、最小絕對(duì)收縮和選擇運(yùn)算子及其彈性網(wǎng)絡(luò)。

非線性回歸分析：多變量自適應(yīng)回歸的刺（MARS）、支撐向量機(jī)（SVM）、k進(jìn)鄰判別法（kNN）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

非線性回歸決策樹：分類與回歸樹（CART）、條件決策樹、模態(tài)樹、規(guī)則系統(tǒng)、套裝車、隨即森林、梯度提升機(jī)（GBM）和立體主義。

線性分類：后勤回歸分析、線性判別分析（IDA）和偏最小二乘判別式。

非線性分類：混合判別分析（MDA）、二次判別分析（QDA）、正則化判別分析（RDA），神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、靈活判別分析（FDA），支撐向量機(jī)（SVM）、k最鄰（kNN)和樸素貝葉斯。

非線性決策樹分類：分類回歸樹（CART）、C4.5、部件、包裝車、隨即森林、梯度提升機(jī)（GBM）現(xiàn)有的C5.0.

總結(jié)

在這篇文章中，你會(huì)發(fā)現(xiàn)R語言是非常受歡迎的，而且其機(jī)器語言學(xué)習(xí)功能強(qiáng)大，但是不足的是這種功能需要時(shí)間來操作他。

同時(shí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)R語言當(dāng)中，地址限制的一種方式就是制定這樣的一本書，包含了一些完整且專一的算法，而且這些算法對(duì)于你來說是很容易找到且你可以按照你的方式把它們運(yùn)用到實(shí)際問題中。

最后，你會(huì)在廣闊的算法類型范圍中看到一些R中關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的方法的實(shí)例，同時(shí)你在這種已經(jīng)給你提供相關(guān)方案的工作中找到這樣的一些向?qū)А?/span>

文 | 陸勤

來源 | 數(shù)據(jù)人網(wǎng)

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