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R是一种编程语言和自由软件，由Ross Ihaka和Robert Gentleman于1993年开发。R拥有一个广泛的统计和图形方法目录。它包括机器学习算法、线性回归、时间序列、统计推理等等。大多数R库是用R语言编写的，但对于繁重的计算任务，C、C++和Fortran代码是首选。
一、R语言的应用
R不仅受学术界的委托，许多大公司也使用R编程语言，包括Uber、谷歌、Airbnb、Facebook等。
用R语言进行数据分析需要经过一系列的步骤;编程、转换、发现、建模和交流结果
程序：R是一个清晰易懂的编程工具
转化：R是由一系列专门为数据科学设计的库组成的。
发现：调查数据，完善你的假设并分析它们
模型：R提供了一系列的工具来为你的数据捕捉正确的模型
交流：使用R Markdown将代码、图表和输出整合到报告中，或者建立Shiny应用程序与世界分享
二、R难吗?
几年前，R是一种很难掌握的语言。该语言令人困惑，而且不像其他编程工具那样结构化。为了克服这一重大问题，哈德利-威克姆开发了一个名为tidyverse的软件包集合。游戏的规则发生了最好的变化。数据操作变得微不足道和直观。创建一个图形不再那么困难了。
最好的机器学习算法可以用R来实现。像Keras和TensorFlow这样的包允许创建高端机器学习技术。R也有一个包可以执行Xgboost，这是Kaggle竞赛的最佳算法之一。
R可以与其他语言交流。你可以将R与不同的数据库如Spark或Hadoop连接起来。
最后，R已经发展起来，允许并行化操作，以加快计算速度。事实上，R被批评为一次只使用一个CPU。并行包让你在机器的不同核心中执行任务。
简而言之，R是一个探索和研究数据的伟大工具。这是最关键的部分，如果没有一个好的特征工程和模型，机器学习的部署将不会得到有意义的结果。
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