20个在机器学习和数据科学中最常用的R语言包

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我们通过分析从2015年1月至5月下载次数最多的R包,列出了前20名流行的机器学习R包。
  大多数R包都深受Kagglers大神的最爱,也被资深的笔者所赞美,而这些包的使用率或评价高低不仅仅取决于其它的包对于这个
  这个包的依赖程度。还也取决于Crantastic.org并使用其众包能解决方案的用户。但是,用户评价太低以至于不能基于分析来做决定。
  我们根据从一月到五月的下载量,通过分析CRAN的日均下载量来统计有多少关于机器学习的包被下载了。

20个在机器学习和数据科学中最常用的R语言包_第1张图片

1、e1071
潜类分析函数,短暂性的傅里叶变化、模糊的集群、支持向量机、最短路径计算、装袋集群、朴素贝叶斯分类器等(下载量:142470)。
2、rpart
递归分割和回归树(下载量:135390)。
3、igraph
网络分析工具的集合(下载量:122930)。
4、nnet
前馈神经网络和多元对数线性模型(下载量:108298)。
5、randomForest
Breiman and Cutler的关于分类和回归的随机森林(下载量:105375)。
6、caret
一套试图简化创建预测模型的函数集(下载量:87151)。
7、kernlab
基于内核的机器学习实验室(下载量:62064)。
8、glmnet
Lasso和弹性网正规化广义线性模型(下载量:56948)。
9、ROCR
可视评分分类的操作(下载量:51323)。
10、gbm
产生改良的回归模型(下载量:44670)。
11、party
一个递归分割实验室(下载量:43290)。
12、arules
关联规则挖掘和频繁项集(下载量:39654)。
13、tree
分类和回归树(下载量:27882)。
14、klaR
分类和可视化操作(下载量:27828)。
15、RWeka
关于R或Weka的接口(下载量:26973)。
16、ipred
改良的预测变量(下载量:22358)
17、lars
最小回归角、Lasso和逐步回归分析阶段(下载量:19691)。
18、earth
多元自适应回归样条分析。(下载量:15901)。
19、CORElearn
分类、回归、功能评估和有序评估(下载量:13856)。
20、mboost
基于模型的Booting(下载量:13078)。
你会发现记住这些越来越受人追捧的开源R工具如Rattle,R的一种图形用户界面的数据挖掘工具(下载量:35539),以及fastcluster,R和Python(下载量:14214)的快速的分级聚类程序。
英文原文: Top 20 R Machine Learning and Data Science packages

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