R程式語言在資料分析與機器學習領域已經成為一款重要的工具。隨著機器逐步成為愈發核心的資料生成器，該語言的人氣也必然會一路攀升。不過R語言當然也擁有著自己的優勢與缺點，開發人員只有加以瞭解後才能充分發揮它的強大能力。正如Tiobe、PyPL以及Redmonk等程式語言人氣排名所指出，R語言所受到的關注程度正在快速提升。作為一款誕生於上世紀九十年代的語言，R已經成為S統計程式語言的一類實現方式。R語言它易於從計算機科學角度出發實現程式設計，R語言隨時間推移正呈現出愈發迅猛的發展態勢，併成為能夠將不同資料集、工具乃至軟體包結合在一起的膠水型語言。R語言是建立可重複性及高質量分析的最佳途徑。它擁有資料處理所必需的一切靈活性及強大要素，用R語言編寫的大部分程式實際上都是在將各類指令碼整理到專案當中。R語言擁有強大的軟體包生態系統與圖表優勢R語言的優勢主要體現在其軟體包生態系統上。龐大的軟體包生態系統無疑是R語言最為突出的優勢之一，如果某項統計技術已經存在，那麼幾乎必然存在著一款R軟體包與之對應。其中內建有大量專門面向統計人員的實用功能。R語言具備可擴充套件能力且擁有豐富的功能選項，幫助開發人員構建自己的工具及方法，從而順利實現資料分析。R語言在圖形及圖表方面的一切能夠都是“無與倫比”的。其dplyr與ggplot2軟體包分別用於進行資料處理與繪圖。在機器學習方面，R語言的優勢則體現在與學術界的強大聯動效應，在這一領域的任何新型研究成果可能都會馬上以R軟體包的形式體現出來。因此從這個角度看，R語言始終站在技術發展的尖端位置，這種接入軟體包還能夠提供良好的途徑，幫助我們利用相對統一的API在R語言環境下實現機器學習研究。目前已經有眾多主流機器學習演算法以R語言作為實現手段。
R程式語言在資料分析與機器學習領域已經成為一款重要的工具。隨著機器逐步成為愈發核心的資料生成器，該語言的人氣也必然會一路攀升。不過R語言當然也擁有著自己的優勢與缺點，開發人員只有加以瞭解後才能充分發揮它的強大能力。正如Tiobe、PyPL以及Redmonk等程式語言人氣排名所指出，R語言所受到的關注程度正在快速提升。作為一款誕生於上世紀九十年代的語言，R已經成為S統計程式語言的一類實現方式。R語言它易於從計算機科學角度出發實現程式設計，R語言隨時間推移正呈現出愈發迅猛的發展態勢，併成為能夠將不同資料集、工具乃至軟體包結合在一起的膠水型語言。R語言是建立可重複性及高質量分析的最佳途徑。它擁有資料處理所必需的一切靈活性及強大要素，用R語言編寫的大部分程式實際上都是在將各類指令碼整理到專案當中。R語言擁有強大的軟體包生態系統與圖表優勢R語言的優勢主要體現在其軟體包生態系統上。龐大的軟體包生態系統無疑是R語言最為突出的優勢之一，如果某項統計技術已經存在，那麼幾乎必然存在著一款R軟體包與之對應。其中內建有大量專門面向統計人員的實用功能。R語言具備可擴充套件能力且擁有豐富的功能選項，幫助開發人員構建自己的工具及方法，從而順利實現資料分析。R語言在圖形及圖表方面的一切能夠都是“無與倫比”的。其dplyr與ggplot2軟體包分別用於進行資料處理與繪圖。在機器學習方面，R語言的優勢則體現在與學術界的強大聯動效應，在這一領域的任何新型研究成果可能都會馬上以R軟體包的形式體現出來。因此從這個角度看，R語言始終站在技術發展的尖端位置，這種接入軟體包還能夠提供良好的途徑，幫助我們利用相對統一的API在R語言環境下實現機器學習研究。目前已經有眾多主流機器學習演算法以R語言作為實現手段。