《机器学习与数据科学（基于R的统计学习方法）》——1.8 使用R包

本节书摘来异步社区《机器学习与数据科学（基于r的统计学习方法）》一书中的第1章，第1.8节，作者：【美】daniel d. gutierrez（古铁雷斯），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

r以一种非常积极的方式拥抱开源，通过使用所谓的“包”来扩展软件的基本功能。有大量的通用包（当前大约是7000个），其中很多涉及有用的统计方法，也有特定领域的包：金融、天文学、分子生物学、生态学等。你可以用下面给出的r脚本来找到当下可用的r包数目：

r包贡献在综合r归档网（cran，the comprehensive r archive network）中，这是一个由世界各地的专家维护的资源库。为了找到离你地理位置最近的cran镜像，请访问www.r-project.org，点击cran链接，选择你的国家/位置。在那里，你可以看到一页按名称排列的可用cran包。这个网页非常长，所以你需要使用浏览器的find工具来通过关键词来搜索。例如，有6个r包的名字中含有关键词“金融（finance）”。也有一些在cean上找不到的私有r包，你可以用谷歌来查找并下载安装到你本地配置中。

一旦找到了满足你需求的r包，你需要在本地配置中安装它。例如，这是安装lubridate包的命令：

一个包只能安装一次。安装完成后，你需要做的是用library()把它加载到内存中。library()函数用来加载基础r配置中未包括的函数库（函数和数据集的集合）。