R語言基礎(chǔ)--包的操作與內(nèi)置數(shù)據(jù)集

R語言包的安裝

在R中大概有幾種包的安裝方式借杰。

install.packages()常規(guī)包的安裝

括號(hào)里面包的名稱要加英文引號(hào)，在列出的CRAN鏡像站點(diǎn)列表中選擇一個(gè)進(jìn)行下載裁着，例如

install.packages(“ggplot2”)

安裝包的時(shí)候可以切換安裝源，如下所示：

install.packages(pkgs, lib, repos = getOption("repos"),
    contriburl = contrib.url(repos, type),
    method, available = NULL, destdir = NULL,
    dependencies = NA, type = getOption("pkgType"),
    configure.args = getOption("configure.args"),
    configure.vars = getOption("configure.vars"),
    clean = FALSE, Ncpus = getOption("Ncpus", 1L),
    verbose = getOption("verbose"),
    libs_only = FALSE, INSTALL_opts, quiet = FALSE,
    keep_outputs = FALSE, ...)

使用格式為：

install.packages("ABC",repos="http://mirror.bjtu.edu.cn/ ")

使用devtools從Github上安裝包

如果是要從GitHub上安裝包虱疏，需要先安裝devtools力试，如下所示：

install.packages("devtools")
install_github("genomicsclass/dagdata")

其它的包安裝命令，如下所示：

install.packages("installr")   # 下載并安裝 installr 包
library(installr)              # 裝載 installr 包
install.RStudio()              # 下載并安裝 RStudio IDE
install.Rtools()               # 你需要 Rtools 來構(gòu)建自己的包
install.git()                  #git 提供了代碼的版本控制功能

如果要想把R包安裝到其他位置贝室，可以使用以下代碼：

install.packages( 
  c("xts", "zoo"),
  lib = "some/other/folder/to/install/to", 
  repos = "http://www.stats.bris.ac.uk/R/")

其中l(wèi)ib參數(shù)就是安裝的包的位置契讲，repos就是安裝源。

通過BiocLite來安裝生信工具

生信很多工具是在bioconductor上滑频，因此需要biocLite捡偏，由于R版本升級(jí)，現(xiàn)在安裝都是BiocManager::install()
此處仍然列出峡迷，如下所示：

#source("https://bioconductor.org/biocLite.R")
#options(BioC_mirror="http://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")
# 使用相應(yīng)的鏡像

#biocLite(c("ALL","CLL", "pasilla", "airway")) #數(shù)據(jù)包
#biocLite(c("limma","DESeq2", "clusterProfiler")) #軟件包

通過BiocManager來安裝生信工具

在使用bioconductor時(shí)由于需要在線連接才能安裝包银伟，現(xiàn)在很多已經(jīng)使用BiocManager的方式來安裝，安裝代碼如下所示：

if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
    install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("ballgown", version = "3.8")

批量下載并且加載R包

list.of.packages <- c("xx", "yy") # replace xx and yy with package names
new.packages <- list.of.packages[!(list.of.packages %in% installed.packages()[,"Package"])]
if(length(new.packages)) install.packages(new.packages)
lapply(new.packages, require, character.only=T)

使用if語句安裝并加載包

通過if語句绘搞，可以判斷某個(gè)包是否存在彤避，如果不存在，就先下載夯辖，后加載琉预，如下所示：

#另外可以檢測某個(gè)包是否存在，只有不存在時(shí)才會(huì)安裝
if (! require ('reshape2')){
    install.package("reshape2")
    library(reshape2)
}

如果是bioconductor上的包蒿褂，也可以按以下方式進(jìn)行安裝：

if (! require ('CLL')){
    options(BioC_mirror="http://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")
    BiocInstaller::biocLite('CLL',ask = F, suppressUpdates = T)
}

包的加載

包的載入函數(shù)為library()或require()圆米，安裝完包后，需要加載才能使用其中的函數(shù)啄栓，此時(shí)括號(hào)中不使用引號(hào)榨咐。兩者的不同之處在于library()載入之后不返回任何信息，而require()載入后則會(huì)返回TRUE谴供，因此require()適合用于程序的書寫。

library(ggplot2)

require(foreign)

Loading required package: foreign

如果想不加載包就使用其中的函數(shù)齿坷，則需要使用雙冒號(hào)桂肌，即::数焊，看一個(gè)案例：

x <- rnorm(1000)
skewness(x)

運(yùn)行結(jié)果如下所示：

skewness(x)
Error in skewness(x) : could not find function "skewness"

結(jié)果顯示，沒有skewness這個(gè)函數(shù)崎场，因?yàn)檫@個(gè)函數(shù)是moments包中的函數(shù)佩耳，沒有加載這個(gè)包，就無法使用這個(gè)函數(shù)√房纾現(xiàn)在我們在沒有加載這個(gè)包的情況下干厚，使用雙冒號(hào)來看一下：

moments::skewness(x) 

[1] -0.01674

再用library()來使用一下：

library(moments)
skewness(x)

[1] -0.01674

使用雙冒號(hào)這種方式在一種情況下比較適合。

這種情況就是：假設(shè)我們同時(shí)加載了A包與B包螃宙，A包中有一個(gè)名為a()的函數(shù)蛮瞄，B包中也有一個(gè)名為a()的函數(shù)。此時(shí)谆扎，如果先導(dǎo)入A包挂捅，再導(dǎo)入B包，B包中的a()函數(shù)就會(huì)屏蔽A包中的a()函數(shù)堂湖，也就是說闲先，這兩個(gè)同名函數(shù)就會(huì)出現(xiàn)沖突。

因此為了避免出現(xiàn)這種情況无蜂，可以不加載A包伺糠，也不加載B包，而是將它們的同名函數(shù)提取出來斥季，如下所示：

fun1 <- A::a

fun2 <- B::a

如果你此時(shí)已經(jīng)恰好載入一個(gè)包训桶，想要解決綁定，就可以使用unloadNamespace()函數(shù)即可泻肯，例如：

unloadNamespace("moments")

查看一個(gè)包的幫助

help(package="base")

卸載包

detach()渊迁，這是library()的反向操作，此操作主要是為了避免某些包中的函數(shù)名稱相同灶挟，造成沖突琉朽，注意與library()的參數(shù)不同，detach()參數(shù)為detach(package:包的名稱),library(包的名稱)稚铣，例如：

library(ggplot2) #加載包
(.packages()) #列出當(dāng)前已經(jīng)加載的包

 [1] "foreign"   "ggplot2"   "stats"     "graphics"  "grDevices" "utils"    

 [7] "datasets"  "methods"   "base"

detach(package:ggplot2)  #卸載ggplot2包

(.packages()) #列出當(dāng)前已經(jīng)加載的包

 [1] "foreign"   "stats"     "graphics"  "grDevices" "utils"     "datasets" 

 [7] "methods"   "base"

刪除包`remove.packages()`

使用條件：R語言自帶的install.packages()函數(shù)來安裝一個(gè)包時(shí)箱叁，都是默認(rèn)安裝最新版的。但是有些R包的開發(fā)者他會(huì)引用其它的一些R包惕医，但是它用的是舊版本的功能耕漱，自己來不及更新或者疏忽了。而我們又不得不用他的包抬伺，這時(shí)候就不得不卸載最新版包螟够，轉(zhuǎn)而安裝舊版本包。

查詢加載的包

search()

search()

 [1] ".GlobalEnv"        "package:stats"     "package:graphics" 

 [4] "package:grDevices" "package:utils"     "package:datasets" 

 [7] "package:methods"   "Autoloads"         "package:base"

.libPaths()能夠顯示庫所在的位置

.libPaths()

 [1] "C:/Users/Cloud/Documents/R/win-library/3.1"

 [2] "C:/Program Files/R/R-3.1.3/library"

library()顯示庫中有哪些包

library()
backports               Reimplementations of Functions Introduced Since
                        R-3.0.0
base64enc               Tools for base64 encoding
bitops                  Bitwise Operations
bookdown                Authoring Books and Technical Documents with R
                        Markdown
caTools                 Tools: moving window statistics, GIF, Base64,
                        ROC AUC, etc.
cellranger              Translate Spreadsheet Cell Ranges to Rows and
                        Columns
digest                  Create Compact Hash Digests of R Objects
evaluate                Parsing and Evaluation Tools that Provide More
                        Details than the Default

查看已經(jīng)安裝的包

函數(shù)installed.packages()

如下所示：

image

還可以這么輸入代碼：

pkgs <- installed.packages()

colnames(pkgs)

結(jié)果如下所示：

pkgs <- installed.packages()

colnames(pkgs)

 [1] "Package"               "LibPath"               "Version"              

 [4] "Priority"              "Depends"               "Imports"              

 [7] "LinkingTo"             "Suggests"              "Enhances"             

[10] "License"               "License_is_FOSS"       "License_restricts_use"

[13] "OS_type"               "MD5sum"                "NeedsCompilation"     

[16] "Built"

當(dāng)需要檢查包是否已經(jīng)安裝時(shí)，可以使用以下代碼：

c("moments", "Built") %in% installed.packages()[, "Package"]

結(jié)果如下所示：

c("moments", "Built") %in% installed.packages()[, "Package"]

[1]  TRUE FALSE

查看包的版本

查看包的版本可以通過下面代碼實(shí)現(xiàn)：


[1] "3.2.0"

包的更新`update.packages()`

update.packages()

查看本地的包

查看默認(rèn)加載的包妓笙，忽略基本的包

getOption("defaultPackages")

[1] "datasets"  "utils"     "grDevices" "graphics"  "stats"     "methods"

查看當(dāng)前已經(jīng)加載過的包

(.packages())

[1] "stats"     "graphics"  "grDevices" "utils"     "datasets"  "methods"
[7] "base"

顯示所有可用的包

(.packages(all.available=TRUE))

(.packages(all.available=TRUE))

  [1] "bitops"       "car"          "caTools"      "coin"        
  [5] "colorspace"   "crayon"       "curl"         "dichromat"   
  [9] "digest"       "evaluate"     "formatR"      "fun"         
 [13] "ggplot2"      "gtable"       "highr"        "htmltools"   
 [17] "httr"         "ISwR"         "jsonlite"     "KMsurv"      
 [21] "knitr"        "labeling"     "lme4"         "magrittr"    
 [25] "maps"         "maptools"     "markdown"     "MatrixModels"
 [29] "memoise"      "mime"         "minqa"        "mnormt"      
 [33] "modeltools"   "multcomp"     "munsell"      "mvtnorm"     
 [37] "nloptr"       "openssl"      "pbkrtest"     "plyr"        
 [41] "praise"       "psych"        "quantreg"     "R6"          
 [45] "RColorBrewer" "Rcpp"         "RcppEigen"    "RCurl"       
 [49] "reshape2"     "rmarkdown"    "sandwich"     "scales"      
 [53] "sp"           "SparseM"      "stringi"      "stringr"     
 [57] "swirl"        "testthat"     "TH.data"      "yaml"        
 [61] "zoo"          "base"         "boot"         "class"       
 [65] "cluster"      "codetools"    "compiler"     "datasets"    
 [69] "foreign"      "graphics"     "grDevices"    "grid"        
 [73] "KernSmooth"   "lattice"      "MASS"         "Matrix"      
 [77] "methods"      "mgcv"         "nlme"         "nnet"        
 [81] "parallel"     "rpart"        "spatial"      "splines"     
 [85] "stats"        "stats4"       "survival"     "tcltk"       
 [89] "tools"        "utils"

自定義啟動(dòng)時(shí)候的加載包

如果需要長期使用某個(gè)包的話若河，每次開啟都需要輸入library()，比較麻煩寞宫，因此可以讓R啟動(dòng)時(shí)自動(dòng)加載某些包萧福。在R的安裝目錄/etc/Rprofile.site加入下載語句：

例如讓R啟動(dòng)時(shí)自動(dòng)加載ggplot2包

local({old <- getOption(“defaultPackages”)
options(defaultPackages = c(old, “ggplot2”))})

安裝包，并加載包

if(!require("multcomp")){

  install.packages("multcomp")

  library(multcomp)

}

常用R包的搜集

數(shù)據(jù)導(dǎo)入

以下R包主要用于數(shù)據(jù)導(dǎo)入和保存數(shù)據(jù)

feather：一種快速辈赋，輕量級(jí)的文件格式鲫忍。在R和python上都可使用

readr：實(shí)現(xiàn)表格數(shù)據(jù)的快速導(dǎo)入。中文介紹可參考這里

readxl：讀取Microsoft Excel電子表格數(shù)據(jù)

openxlsx：讀取Microsoft Excel電子表格數(shù)據(jù)

googlesheets：讀取google電子表格數(shù)據(jù)

haven：讀取SAS钥屈，SPSS和Stata統(tǒng)計(jì)軟件格式的數(shù)據(jù)

httr：從網(wǎng)站開放的API中讀取數(shù)據(jù)

rvest：網(wǎng)頁數(shù)據(jù)抓取包

xml2：讀取HTML和XML格式數(shù)據(jù)

webreadr：讀取常見的Web日志格式數(shù)據(jù)

DBI：數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)通用接口包

RMySQL：用于連接MySQL數(shù)據(jù)庫的R包

RPostgres：用于連接PostgreSQL數(shù)據(jù)庫的R包

bigrquery用于連接Google BigQuery的R包

PivotalR：用于讀取Pivitol（Greenplum）和HAWQ數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)

dplyr：提供了一個(gè)訪問常見數(shù)據(jù)庫的接口

data.table：data.table包的fread()函數(shù)可以快速讀取大數(shù)據(jù)集

git2r：用于訪問git倉庫

數(shù)據(jù)整理

以下R包主要用于數(shù)據(jù)整理悟民，以便于你后續(xù)建模分析：

tidyr：用于整理表格數(shù)據(jù)的布局

dplyr：用于將多個(gè)數(shù)據(jù)表連接成一個(gè)整齊的數(shù)據(jù)集

purrr：函數(shù)式編程工具，在做數(shù)據(jù)整理時(shí)非常有用焕蹄。

broom：用于將統(tǒng)計(jì)模型的結(jié)果整理成數(shù)據(jù)框形式

zoo：定義了一個(gè)名zoo的S3類型對象逾雄，用于描述規(guī)則的和不規(guī)則的有序的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)可視化

以下R包用于數(shù)據(jù)可視化：

ggplot2及其擴(kuò)展：ggplot2包提供了一個(gè)強(qiáng)大的繪圖系統(tǒng)腻脏，并實(shí)現(xiàn)了以下擴(kuò)展
- ggthemes：提供擴(kuò)展的圖形風(fēng)格主題
ggmap：提供Google Maps鸦泳，Open Street Maps等流行的在線地圖服務(wù)模塊
ggiraph：繪制交互式的ggplot圖形
ggstance：實(shí)現(xiàn)常見圖形的橫向版本
GGally：繪制散點(diǎn)圖矩陣
ggalt：添加額外的坐標(biāo)軸，geoms等
ggforce：添加額外geoms等
ggrepel：用于避免圖形標(biāo)簽重疊
ggraph：用于繪制網(wǎng)絡(luò)狀永品、樹狀等特定形狀的圖形
ggpmisc：光生物學(xué)相關(guān)擴(kuò)展
geomnet：繪制網(wǎng)絡(luò)狀圖形
ggExtra：繪制圖形的邊界直方圖
gganimate：繪制動(dòng)畫圖
plotROC：繪制交互式ROC曲線圖
ggspectra：繪制光譜圖
ggnetwork：網(wǎng)絡(luò)狀圖形的geoms
ggradar：繪制雷達(dá)圖
ggTimeSeries：時(shí)間序列數(shù)據(jù)可視化
ggtree：樹圖可視化
ggseas：季節(jié)調(diào)整工具
lattice：生成柵欄圖
rgl：交互式3D繪圖
ggvis：交互式圖表多功能系統(tǒng)
htmlwidgets：一個(gè)專為R語言打造的可視化JS庫
- leaflet：繪制交互式地圖
dygraphs：繪制交互式時(shí)間序列圖
plotly：交互式繪圖包做鹰，中文介紹詳見這里
rbokeh：用于創(chuàng)建交互式圖表和地圖，中文介紹
Highcharter：繪制交互式Highcharts圖
visNetwork：繪制交互式網(wǎng)狀圖
networkD3：繪制交互式網(wǎng)狀圖
d3heatmap：繪制交互式熱力圖鼎姐，中文介紹
DT：用于創(chuàng)建交互式表格
threejs：繪制交互式3d圖形和地球儀 -rglwidget：繪制交互式3d圖形
DiagrammeR：繪制交互式圖表
MetricsGraphics：繪制交互式MetricsGraphics圖
rCharts：提供了對多個(gè)javascript數(shù)據(jù)可視化庫（highcharts/nvd3/polychart）的R封裝钾麸。
coefplot：可視化統(tǒng)計(jì)模型結(jié)果
quantmod：可視化金融圖表
colorspace：基于HSL的調(diào)色板
viridis：Matplotlib viridis調(diào)色板
munsell：Munsell調(diào)色板
RColorBrewer：圖形調(diào)色板
igraph：用于網(wǎng)絡(luò)分析和可視化
latticeExtra：lattice繪圖系統(tǒng)擴(kuò)展包
sp：空間數(shù)據(jù)工具

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

以下R包用于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為新的數(shù)據(jù)類型

dplyr：一個(gè)用于高效數(shù)據(jù)清理的R包。視頻學(xué)習(xí)課程
magrittr：一個(gè)高效的管道操作工具包炕桨。
tibble：高效的顯示表格數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)
stringr：一個(gè)字符串處理工具集
lubridate：用于處理日期時(shí)間數(shù)據(jù)
xts：xts是對時(shí)間序列數(shù)據(jù)(zoo)的一種擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)饭尝，提供了時(shí)間序列的操作接口。
data.table：用于快速處理大數(shù)據(jù)集
vtreat：一個(gè)對預(yù)測模型進(jìn)行變量預(yù)處理的工具
stringi：一個(gè)快速字符串處理工具
Matrix：著名的稀疏矩陣包

統(tǒng)計(jì)建模與推斷

下述R包是統(tǒng)計(jì)建模最常用的幾個(gè)R包献宫，其中的一些R包適用于多個(gè)主題钥平。

car：提供了大量的增強(qiáng)版的擬合和評(píng)價(jià)回歸模型的函數(shù)。
Hmisc：提供各種用于數(shù)據(jù)分析的函數(shù)
multcomp：參數(shù)模型中的常見線性假設(shè)的同時(shí)檢驗(yàn)和置信區(qū)間計(jì)算姊途，包括線性涉瘾、廣義線性、線性混合效應(yīng)和生存模型捷兰。
pbkrtest用于線性混合效應(yīng)模型的參數(shù)Bootstrap檢驗(yàn)
MatrixModels：用于稠密矩陣和稀疏矩陣建模
mvtnorm：用于計(jì)算多元正態(tài)分布和t分布的概率立叛，分位數(shù)，隨機(jī)偏差等
SparseM：用于稀疏矩陣的基本線性代數(shù)運(yùn)算
lme4：利用C++矩陣庫 Eigen進(jìn)行線性混合效應(yīng)模型的計(jì)算贡茅。
broom：將統(tǒng)計(jì)模型結(jié)果整理成數(shù)據(jù)框形式
caret：一個(gè)用于解決分類和回歸問題的數(shù)據(jù)訓(xùn)練綜合工具包
glmnet：通過極大懲罰似然來擬合廣義線性模型
gbm：用于實(shí)現(xiàn)隨機(jī)梯度提升算法
xgboost：全稱是eXtreme Gradient Boosting秘蛇。是Gradient Boosting Machine的一個(gè)c++實(shí)現(xiàn)其做。目前已制作了xgboost工具的R語言接口。詳見統(tǒng)計(jì)之都的一篇介紹
randomForest：提供了用隨機(jī)森林做回歸和分類的函數(shù)
ranger：用于隨機(jī)森林算法的快速實(shí)現(xiàn)
h2o：H2O是0xdata的旗艦產(chǎn)品赁还，是一款核心數(shù)據(jù)分析平臺(tái)庶柿。它的一部分是由R語言編寫的，另一部分是由Java和Python語言編寫的秽浇。用戶可以部署H2O的R程序安裝包，之后就可以在R語言環(huán)境下運(yùn)行了甚负。
ROCR：通過繪圖來可視化分類器的綜合性能柬焕。
pROC：用于可視化，平滑和對比ROC曲線

溝通交流

以下R包用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)科學(xué)結(jié)果的自動(dòng)化報(bào)告梭域，以便于你跟人們進(jìn)行溝通交流斑举。

rmarkdown ：用于創(chuàng)建可重復(fù)性報(bào)告和動(dòng)態(tài)文檔
knitr：用于在PDF和HTML文檔中嵌入R代碼塊
flexdashboard：基于rmarkdown，可以輕松的創(chuàng)建儀表盤
bookdown：以R Markdown為基礎(chǔ)病涨，用于創(chuàng)作書籍和長篇文檔
rticles：提供了一套R(shí) Markdown模板
tufte：用于實(shí)現(xiàn)Tufte講義風(fēng)格的R Markdown模板
DT：用于創(chuàng)建交互式的數(shù)據(jù)表
pixiedust：用于自定義數(shù)據(jù)表的輸出
xtable：用于自定義數(shù)據(jù)表的輸出
highr：用于實(shí)現(xiàn)R代碼的LaTeX或HTML格式輸出
formatR：通過tidy_source函數(shù)格式化R代碼的輸出
yaml：用于實(shí)現(xiàn)R數(shù)據(jù)與YAML格式數(shù)據(jù)之間的通信富玷。

自動(dòng)化分析

以下R包用于創(chuàng)建自動(dòng)化分析結(jié)果的數(shù)據(jù)科學(xué)產(chǎn)品：

shiny：一個(gè)使用R語言開發(fā)交互式web應(yīng)用程序的工具。中文教程
- shinydashboard：用于創(chuàng)建交互式儀表盤
shinythemes：給出了Shiny應(yīng)用程序的常用風(fēng)格主題
shinyAce：為Shiny應(yīng)用程序開發(fā)者提供Ace代碼編輯器既穆。
shinyjs：用于在Shiny應(yīng)用程序中執(zhí)行常見的JavaScript操作
miniUI：提供了一個(gè)UI小部件赎懦，用于在R命令行中集成交互式應(yīng)用程序
shinyapps.io：為創(chuàng)建的Shiny應(yīng)用程序提供托管服務(wù)
Shiny Server Open Source：為Shiny應(yīng)用程序提供開源免費(fèi)的服務(wù)器
Shiny Server Pro：為企業(yè)級(jí)用戶提供一個(gè)Shiny應(yīng)用程序服務(wù)器
rsconnect：用于將Shiny應(yīng)用程序部署到shinyapps.io
plumber：用于將R代碼轉(zhuǎn)化為一個(gè)web API
rmarkdown：用于創(chuàng)建可重復(fù)性報(bào)告和動(dòng)態(tài)文檔
rstudioapi：用于安全地訪問RStudio IDE的API

程序開發(fā)

以下這些包主要用于開發(fā)自定義的R包：

RStudio Desktop IDE：R的IDE。大家都懂幻工，不用解釋励两。
RStudio Server Open Source：開源免費(fèi)的RStudio服務(wù)器
RStudio Server Professional：商業(yè)版RStudio服務(wù)器
devtools：一個(gè)讓開發(fā)R包變得簡單的工具集
packrat：創(chuàng)建項(xiàng)目的特定庫，用于處理包的版本問題囊颅，增強(qiáng)代碼重現(xiàn)能力当悔。
drat：一個(gè)用于創(chuàng)建和使用備選R包庫的工具
testthat：單元測試，讓R包穩(wěn)定踢代、健壯盲憎，減少升級(jí)的痛苦。
roxygen2：通過注釋的方式胳挎，生成文檔饼疙，遠(yuǎn)離Latex的煩惱。
purrr：一個(gè)用于提供函數(shù)式編程方法的工具
profvis：用于可視化R代碼的性能分析數(shù)據(jù)
Rcpp：用于實(shí)現(xiàn)R與C++的無縫整合串远。詳見統(tǒng)計(jì)之都文章
R6：R6是R語言的一個(gè)面向?qū)ο蟮腞包宏多，可以更加高效的構(gòu)建面向?qū)ο笙到y(tǒng)。
htmltools：用于生成HTML格式輸出
nloptr：提供了一個(gè)NLopt非線性優(yōu)化庫的接口
minqa：一個(gè)二次近似的優(yōu)化算法包
rngtools：一個(gè)用于處理隨機(jī)數(shù)生成器的實(shí)用工具
NMF：提供了一個(gè)執(zhí)行非負(fù)矩陣分解的算法和框架
crayon：用于在輸出終端添加顏色
RJSONIO：rjson是一個(gè)R語言與json進(jìn)行轉(zhuǎn)的包澡罚，是一個(gè)非常簡單的包伸但，支持用 C類庫轉(zhuǎn)型和R語言本身轉(zhuǎn)型兩種方式。
jsonlite：用于實(shí)現(xiàn)R語言與json數(shù)據(jù)格式之間的轉(zhuǎn)化
RcppArmadillo：提供了一個(gè)Armadillo C++ Library（一種C++的線性代數(shù)庫）的接口

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

以下R包給出了案例實(shí)戰(zhàn)過程中可用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集：

babynames：包含由美國社會(huì)保障局提供的三個(gè)數(shù)據(jù)集
neiss：2009-2014年期間提供給美國急診室的所有事故報(bào)告樣本數(shù)據(jù)
yrbss：美國疾病控制中心2009-2013年期間青年危險(xiǎn)行為監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)
hflights：
USAboundaries：2011年全年休斯頓機(jī)場的所有航班數(shù)據(jù)
rworldmap：國家邊界數(shù)據(jù)
usdanutrients：美國農(nóng)業(yè)部營養(yǎng)數(shù)據(jù)庫
fueleconomy：美國環(huán)保署1984-2015年期間的燃油經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)
nasaweather：包含了一個(gè)覆蓋中美洲的非常粗糙的24*24格地理位置和大氣測量數(shù)據(jù)留搔。
mexico-mortality：墨西哥死亡人數(shù)數(shù)據(jù)
data-movies和ggplotmovies：來自互聯(lián)網(wǎng)電影數(shù)據(jù)庫imdb.com的數(shù)據(jù)
pop-flows：2008年全美人口流動(dòng)數(shù)據(jù)
data-housing-crisis：經(jīng)過清洗后的2008美國房地產(chǎn)危機(jī)數(shù)據(jù)
gun-sales：紐約時(shí)報(bào)提供的有關(guān)槍支購買的每月背景調(diào)查統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)
stationaRy：從成千上萬個(gè)全球站點(diǎn)收集到的每小時(shí)氣象數(shù)據(jù)
gapminder：摘自Gapminder的數(shù)據(jù)
janeaustenr：簡·奧斯丁小說全集數(shù)據(jù)

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