rstudio

Lily总是做好一切准备 ，提前阅读文章章节，提前准备在课上需要的Rstudio 材料，通过与她进行主题课堂交流，我感受到了她的成熟和稳重，这给我留下极深的印象。 她想转到纽约大学斯特恩商学院，但需要建立一个更丰富的知识背景，以增加她被录取的机会。 匹配教授: 教授是麻省理工学院的数学讲师，也是一名投资经理，利用先进的统计分析来管理各种投资项目

于是乎我们搜了一些论文，发现写这那的都有，最后也就放过了这个细节问题。 我坚持的原因主要有以下几个： 所有的包及函数都基于R software，这才是埋伏在后端的东西。 RStudio是IDE，函数在RStudio里是一种很奇怪的说法，而且IDE有很多个，能在所有论文里做到规范统一表达的只有R software

日前，RStudio 博客终于发文，称其已开发出适合 R 语言用户的 TensorFlow 接口，R 语言的用户也可以方便地使用 TensorFlow 了。博客还介绍了接口中的包、工具，以及学习资源等，用户可以通过 TensorFlow for R 门户来访问相关资源。TensorFlow 作为开源的机器智能软件库，已逐步成为新一代人工智能的事实标准

R是一套自由免费的软件，具有入门容易、使用简单之特色，目前多应用于机器学习、资料探勘、文字探勘、统计分析及巨量资料分析等领域。 本书第1至5章先介绍R的基本操作及应用，包括认识R语言特性、资料读取及写入方式，接着介绍R的绘图功能及相关套件之运用；第6至9章介绍各类学习算法，如：决策树、K平均算法、基因算法等，每一章节都加入范例供读者即时练习；第10至12章介绍关联性规则、社群网络分析、文字探勘及图形化资料分析工具等内容，将R软件在资料分析上的使用作更完整的补充，对于没有程式设计经验的读者来说，本书是入门的**选择；第13章及14章加入巨量资料分析介绍，读者可先了解Hadoop基本原理并充分结合R与Hadoop之功能；读者亦可了解Spark基本原理并充分学习SparkR之功能，进而导引读者进入巨量资料分析的殿堂；第15章加入SparkR应用，读者可了解如何应用SparkR。 1. 各章节皆附范例实作，帮助初学者从做中学，增加练习机会，同时培养自行撰写程式之能力

每当我停止更新博客一段时间之后，就总会有客官通过各种渠道问，你咋不写了。比如热心的客官甚至在统计之都微信公众号下留言，还有一些客官去我的英文博客下问。 今日出门去圣地亚哥参加 RStudio 大会，在机场嘈杂的环境里无所事事，于是索性把我这半年多的九十篇中文日志都推 Github