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title: COS每周精选：再谈R学习
date: '2015-04-15T20:09:07+00:00'
author: COS编辑部
categories:
  - 每周精选
  - 统计之都
  - 统计软件
  - 软件应用
  - 金融统计
slug: talking-about-r-software
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本期投稿： [王小宁](http://weibo.com/wangxiaoningtongxue/profile?rightmod=1&wvr=6&mod=personinfo)　Ron　[王威廉 ](http://weibo.com/u/1657470871?from=feed&loc=avatar)

编辑：王小宁
  
**小编注**：小编上网看科技新闻，大多数的文章都在讲“大数据”“深度学习”“互联网+”等等高大上的名词，作为一名统计学的研究生小编觉得再高大上的东西，也需要一项或几项核心的技术。近日，小编再为您提供一些R学习的资料。

[<strong>R语言的优劣势是什么？</strong>](http://www.thebigdata.cn/QiTa/13973.html)

工欲善其事，必先利其器。应用场景决定知识的储备与工具的选择，反过来，无论你选择了什么样的工具，你一定会努力地把它改造成符合自己应用场景所需的那个样子。

<!--more-->

[153分钟学会R](http://cran.r-project.org/doc/contrib/Liu-FAQ.pdf),是关于R初学者的常见问题汇总,对于初学者学习R来说有一定的帮助,有助于理解R的内涵。

知乎上的两篇小文章，对于R的初学者来说意义很大。第一篇： [如何开始学习R](http://www.zhihu.com/question/21654166)(尤其是未来想在金融领域发展的童鞋一定要进来看看)。 第二篇：[学习R语言对金融分析人士有何意义](http://www.zhihu.com/question/21030722)？

**知识图谱推断**

我们关于知识图谱推断的统计关系学习期刊论文在[Machine Learning发表](http://www.cs.cmu.edu/~yww/papers/ProPPR_MLJ_sub.pdf)。 每条一阶逻辑规则都有特征向量，可从数据中学习规则的权重，并在推断时映射到图结构的边上来指引推断算法找到正确答案。我们的推断时间与图谱大小无关，比Markov逻辑网快特别多。[代码](%20https://github.com/TeamCohen/ProPPR)。

人们发电子邮件都有什么习惯？雅虎研究院用统计和机器学习算法分析了160亿封邮件，发现年纪大的用户回复时间比较长，写的邮件也比较长，并且用户回邮件的习惯也能被预测出来[《麻省理工科技评论》](http://www.technologyreview.com/view/536586/machine-learning-algorithm-mines-16-billion-e-mails/)。[WWW论文](http://arxiv.org/pdf/1504.00704v1.pdf)。

**学习资源**

斯坦福这门[convolutional neural networks for visual recognition](http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html), 理论和实践并重，外加最新的研究成果介绍，十分清晰易懂。

一篇文章，让你理解[矩阵问题](http://www.52cs.org/?p=175)，从此再也不用担心编码时困在矩阵上了。

&nbsp;<commit_msg>talking-about-r-software (#494)<commit_after>---
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  - 统计软件
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本期投稿： [王小宁](http://weibo.com/wangxiaoningtongxue/profile?rightmod=1&wvr=6&mod=personinfo)　Ron　[王威廉 ](http://weibo.com/u/1657470871?from=feed&loc=avatar)

编辑：王小宁

**小编注**：小编上网看科技新闻，大多数的文章都在讲“大数据”“深度学习”“互联网+”等等高大上的名词，作为一名统计学的研究生小编觉得再高大上的东西，也需要一项或几项核心的技术。近日，小编再为您提供一些R学习的资料。

[R语言的优劣势是什么？](http://www.thebigdata.cn/QiTa/13973.html)

工欲善其事，必先利其器。应用场景决定知识的储备与工具的选择，反过来，无论你选择了什么样的工具，你一定会努力地把它改造成符合自己应用场景所需的那个样子。

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[153分钟学会R](http://cran.r-project.org/doc/contrib/Liu-FAQ.pdf),是关于R初学者的常见问题汇总,对于初学者学习R来说有一定的帮助,有助于理解R的内涵。

知乎上的两篇小文章，对于R的初学者来说意义很大。第一篇： [如何开始学习R](http://www.zhihu.com/question/21654166)(尤其是未来想在金融领域发展的童鞋一定要进来看看)。 第二篇：[学习R语言对金融分析人士有何意义](http://www.zhihu.com/question/21030722)？

# 知识图谱推断

我们关于知识图谱推断的统计关系学习期刊论文在[Machine Learning发表](http://www.cs.cmu.edu/~yww/papers/ProPPR_MLJ_sub.pdf)。 每条一阶逻辑规则都有特征向量，可从数据中学习规则的权重，并在推断时映射到图结构的边上来指引推断算法找到正确答案。我们的推断时间与图谱大小无关，比Markov逻辑网快特别多。[代码](%20https://github.com/TeamCohen/ProPPR)。

人们发电子邮件都有什么习惯？雅虎研究院用统计和机器学习算法分析了160亿封邮件，发现年纪大的用户回复时间比较长，写的邮件也比较长，并且用户回邮件的习惯也能被预测出来[《麻省理工科技评论》](http://www.technologyreview.com/view/536586/machine-learning-algorithm-mines-16-billion-e-mails/)。[WWW论文](http://arxiv.org/pdf/1504.00704v1.pdf)。

# 学习资源

斯坦福这门[convolutional neural networks for visual recognition](http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html), 理论和实践并重，外加最新的研究成果介绍，十分清晰易懂。

一篇文章，让你理解[矩阵问题](http://www.52cs.org/?p=175)，从此再也不用担心编码时困在矩阵上了。
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