选择具有机器学习记忆的R分布 - 虚拟变量

选择R分布时，需要牢记机器学习目标。 R是环境和语言的结合。这是一种S编程语言的形式，约翰·钱伯斯（John Chambers）最初在贝尔实验室（Bell Laboratories）创建的，以便于统计数据。 Rick Becker和Allan Wilks最终也加入了S编程语言。 R语言的目标是快速轻松地将创意转化为软件。

<！换句话说，R是一种语言，旨在帮助没有太多编程经验的人在没有巨大的学习曲线的情况下创建代码。 R是一个免费下载的产品，可以在不修改的情况下运行大多数S代码。相比之下，你必须支付S. R是一个很好的选择。一般来说，你可以阅读更多关于R的内容

你不想对用于机器学习的语言进行大致的概括。由于不同的原因，R和Python都是流行的语言。诸如“在数据科学中，R语言正在吞咽Python”这样的文章最初似乎说R由于某种原因变得越来越流行。作者明智地背离了这个说法，指出R最适合用于统计目的，Python是一个更好的通用语言。

<！ - 2 - >

最好的开发人员总是在他们的工具带上有各种各样的编程工具，使执行任务变得更容易。语言能够满足开发人员的需求，所以您需要使用正确的语言进行工作。毕竟，所有的语言最终都变成了一个处理器能够理解的机器代码 - 这是一种很少有开发人员能够理解的语言，因为高级编程语言使开发更容易。

您可以从综合R存档网络（CRAN）站点获取R的基本副本。该站点为各种平台提供R分发的源代码版本和编译版本。除非你打算自己修改基本的R支持，或者想研究R的工作方式，那么获得编译版本总是更好。如果您使用RStudio，如下一段所述，您还必须下载并安装R的副本。

您可以使用桌面版本的RStudio，使得使用R的任务更加容易。该产品是免费下载的，您可以在Linux（Debian / Ubuntu，RedHat / CentOS和SUSE Linux），Mac和Windows版本中获得。

如果您发现不喜欢RStudio，则可以尝试其他R分布。最常见的替代分布是StatET，Red-R（也可在Decisionstats上获得。com）和摇铃。他们都是好产品，但RStudio似乎有最强的跟随，是最简单的产品使用。你可以阅读关于各种选择的讨论。