R дайджест # 0

R - це мова програмування , що став стандартом де- факто в світі математичної статистики . Це визначення не дуже точне , тому що R використовується в першу чергу як середу для інтерактивних обчислень . З іншого боку , R - це реалізація мови програмування S , котрий виріс з бібліотеки обчислювальних функцій для FORTRAN з деякими відмінностями. Розвиток S зупинилося , а для R як вільної реалізації , в якій беруть участь творці оригінального S , - продовжилося. Останнім часом увага до R підвищилося через розвиток додатків аналізу даних і входження терміна data - science в останню версію startup buzzword bingo .

Прочитати про ранню еволюцію мови S можна в cm . bell - labs . Сторінка проекту R . C чого можна починати вивчення : R для нетерплячих : impatient - r . Стандартне введення досить легко читається і дає повну інформацію. Інтерактивний онлайн - курс : tryr.codeschool . Огляд існуючих підручників : R - tutorials . Більш серйозна література : Формальне визначення мови : R - lang . Advanced R (що знаходиться в процесі написання , але дуже хороша ) : adv - r.had . Більше ресурсів на StackOverlow info page . Для любителів російської: Покажчик на ресурси . Книга у вільному доступі. MOOP курси : Statistics for data analysis : coursera.org/course/compdata Programming in R : coursera.org/course/rprog Інструментальні засоби: rstudio - IDE для тих , кому не вистачає минималистичного інтерфейсу командного рядка . Knitr - середа « складання аналітичних звітів » , де можна комбінувати текст в Markdown або LaTeX з графіками і даними з R . Зв'язка R і Excel. Розвиток R виникає трохи не так , як в традиційних мовах програмування , а скоріше ближче до розвитку природних мов . Приміром , як і все сучасне , R підтримує об'єктно - орієнтоване програмування . Однак , на відміну від більшості сучасних мов , в R одночасно підтримується кілька об'єктних систем : S3, S4 і Reference Classes (часто звана R5 ) . Огляд можна подивитися в adv - r.had або digitheadslabnotebook . Також існує популярна система r - proto , що надає прототипна - орієнтовану об'єктну модель. Це все існує і розвивається паралельно. Динамічна типізація тут сусідить з використанням залежних типів (до того як це стало мейнстрімом ; ) - тип повертається функцією значення може залежати не тільки від типу , але і від розмірності аргументів. C ++ вбудовується в R як скриптова мова ( втім , як і навпаки ) . У R просто величезний репозиторій пакетів . Як правило , якщо якийсь статистичний метод десь опублікований , то його реалізація є в CRAN . rdocumentation - індекс усіх пакетів з пошуком . shiny.rstudio - сучасний web - фреймворк для R , що надає реактивну зв'язок між серверної і кліенской моделлю . RHadoop - map/reduce в handoop . RStorm - stream - processing в storm (докладніша стаття ) . SparkR - pkg - інтерфейс до Apache spark . revolutionanalytics - комерційна версія R з Big Data розширеннями . Більше конвенціональний підхід полягає в тому , що на R зазвичай пишуть прототип алгоритму , а сам алгоритм реалізують на якомусь « програмістки » мовою. Двостороння зв'язок R і Java/Scala : dahl.byu . Cуществуют реалізації R для JVM : від Oracle і від BeDataDriven , але практично використовувати їх в production режимі ще неможливо. Ще один поширений пакет для виклику R з JVM - RCaller . Відео : R : The good , the bad and the ugly на GOTO - 2012 . Why and How People Use R на Lang - Next 2012 Present and Future of the R programming language на Lang - Next 2014. Локальні застосування: Рейтинги мов на ДОУ . Сенсор виявлення вогневих точок .

Опубліковано: 22/08/14 @ 06:53
Розділ Різне

SEO Блог

R дайджест # 0

Рекомендуємо: