目錄
1.r語言是解釋性語言還是編譯性語言？
2.簡述r語言的基本功能。
3.r語言通常用在哪些領域？
4.r語言常用的分類和**演算法有哪些？
5.簡述如何利用r程式包進行資料分析、建模和資料**。
6.如何使用「聚類」和「分類」對資料樣本進行分組。
7.sparkr dataframe的作用有哪些？
8.簡述sparkr與機器學習的關係。
解釋性語言
r語言是一套完整的資料處理、計算和製圖軟體系統，主要包括以下功能：
（１）資料儲存和處理功能，豐富的資料讀取與儲存能力，豐富的資料處理功能。
（２）陣列運算工具
（３）完整連貫的統計分析工具
（４）優秀的統計製圖功能
人工智慧、統計分析、應用數學、計量經濟、金融分析、財經分析、生物資訊學、資料視覺化與資料探勘等。
（１）ｋ－近鄰演算法，如果乙個樣本與特徵空間中的k個最相似（特徵空間最近鄰）的樣本中的大多數屬於某乙個類別，則該樣本也屬於這一類別。
（２）決策樹，是一種依託於分類、訓練上的**樹，根據已知**、歸類未來。
（３）支援向量機，是乙個二分類的辦法，即將資料集中的資料分為兩類。
資料集載入－＞資料集中的資料分析－＞無效資料處理－＞**模型的構建－＞模型的評價與選擇－＞實際需求**－＞完成對應用需求的實現**
「聚類」和「分類」都可以從歷史資料紀錄中自動推導出給定資料的推廣描述，從而能對未來資料進行**。不同的是，「分類」演算法需要用訓練樣本構造分類器，且樣本資料集中的每個樣本除了具有類別特徵向量外，還需要類別標記。而「聚類」的樣本沒有標記，需要由聚類學習演算法來自動確定。
（１）它允許資料科學家分析大規模資料集，並通過r shell互動的在sparkr上執行作業。
（２）資料**非常廣泛，可處理多種型別資料。
（３）高拓展性，可以輕易用於tb級資料的處理及水平伺服器的拓展。
（４）會查詢優化器自動優化，可為計算加速制定智慧型的決策。
（５）對rdd api的支援，可高效地進行分布式資料計算與分析，解決大規模資料集帶來的挑戰。
sparkr提供了對機器學習的支援，可實現多種機器學習演算法，例如廣義線性模型、加速失效時間生存回歸模型、樸素貝葉斯模型、k-means模型等。
R語言資料基礎
author 秦景坤 date 2017 07 02 github 乙個資料矩陣一行是一次觀測，一列是乙個變數 分類問題 qualitative 取值空間有限，不能進行運算 變數間的關係 對應不同的視覺化方法和統計分析方法 example 1 9 2 8 3 9 4 5 7 6均值 1 9 2 8 ...
關於大資料和R語言
關於大資料和r語言 資料化分析 文 資料化分析 有一年多沒有更新博文了，主要是因為各種繁忙。儘管有很多看似合理的理由，但內心的聲音還是希望能夠堅持。之前看了幾本關於大資料的書，本來想分享一下自己讀後的心得體會，但是說實話，個人感覺書中大都是一些概念性的東西，並沒有從中獲得多少很有價值的營養，一般在實...
大資料R語言簡析
r語言是用於統計分析 畫圖的語言和操作環境。r是屬於gnu系統的乙個自由 免費 原始碼開放的軟體。它是乙個用於統計計算和統計製圖的優秀工具。r是統計領域廣泛使用的誕生於1980年左右的s語言的乙個分支。能夠覺得r是s語言的一種實現。而s語言是由at t貝爾實驗室開發的一種用來進行資料探索 統計分析和...