機械学習でR分布を選択する - ダミー

Rディストリビューションを選択する際には、マシンの学習目標を念頭に置いておく必要があります。 Rは環境と言語の組み合わせです。それはSプログラミング言語の一種であり、John ChambersはもともとBell Laboratoriesで作成していました。 Rick BeckerとAllan Wilksは最終的にSプログラミング言語にも追加しました。 R言語の目標は、アイデアをソフトウェアにすばやく簡単に変えることです。

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言い換えれば、Rはプログラミング経験の浅い人を助けるために設計された言語であり、巨大な学習曲線がなくてもコードを作成できます。

Rは、ほとんどのSコードを変更せずに実行できる、自由にダウンロードできる製品です。対照的に、あなたはS.のために支払う必要があります。Rは素晴らしい選択です。あなたは一般的にRの詳細を読むことができます。

機械学習に使用される言語について全面的に一般化する必要はありません。 RとPythonの両方は、さまざまな理由で人気のある言語です。 「データ科学では、R言語はPythonを飲み込んでいます」などの記事は、当初Rが何らかの理由でより一般的になってきていると言えます。著者は、Rが統計的な目的に最もよく使用され、Pythonがより汎用的な言語であることを指摘することによって、この声明を賢明に却下します。

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最高の開発者は、作業をより簡単にするために、ツールベルトにさまざまなプログラミングツールを常に用意しています。言語は開発者のニーズに対応しているため、仕事に適切な言語を使用する必要があります。結局のところ、すべての言語は、最終的にプロセッサが理解できる機械コードになります。これは、高度なプログラミング言語が開発を容易にするため、開発者がもう理解しにくい言語です。

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包括的なRアーカイブネットワーク（CRAN）のサイトからRの基本的なコピーを入手できます。このサイトは、様々なプラットフォーム用のソースコードバージョンとコンパイル済みバージョンのRディストリビューションの両方を提供します。あなたが基本的なRのサポートにあなた自身の変更を加える予定がある場合や、Rの仕組みを掘り下げたい場合を除き、コンパイルされたバージョンを取得する方が常に優れています。次の段落で示唆するように、RStudioを使用する場合は、Rのコピーもダウンロードしてインストールする必要があります。

RStudioのデスクトップ版を使用すると、Rで作業する作業をさらに簡単に行うことができます。この製品は無料でダウンロードでき、Linux（Debian / Ubuntu、RedHat / CentOS、およびSUSE Linux）、Mac、Windows版で入手できます。

RStudioが気に入らなければ、他のRディストリビューションを試すことができます。最も一般的な代替ディストリビューションはStatET、Red-R（Decisionstatsでも入手可能です。com）、およびラトル（Rattle）。これらの製品はいずれも優れた製品ですが、RStudioは最も強力なフォローを持ち、最も簡単な製品です。さまざまな選択についてのディスカッションを読むことができます。