R 语言是为数学研究工作者设计的一种数学编程语言，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

下面对R语言中函数解释

函数介绍——R语言中的函数

使用lm()函数进行回归分析，例如研究state.x77这个数据，研究犯罪率与其他指标的关系：

首先将数据转化为数据框，因为lm()函数只能对数据框进行操作

state<-as.data.frame(state.x77[,c('Murder','Population','Illiteracy','Income','Frost')])

再使用lm()函数进行回归分析，研究人口、文盲率、收入以及天气对犯罪率的影响：

fit<-lm(Murder~Population+Illiteracy+Income+Frost,data=state)

使用summary()得出统计结果

summary(fit)

后面的*代表数据的显著性，数据中，文盲率的回归系数是4.14，表示其他数据不变时，文盲率上升1%，则犯罪率上升4.14%，且回归系数在p<0.001的情况下，显著不为0，也就是显著。而如果数据不显著，则说明两者没有直接关系。

R函数的返回值：

ls()返回当前环境中的对象，也就是有多少变量

sys.date()返回当前系统时间

rm()删除指定的变量，但是这个函数是直接删除，不会有返回

使用函数要注意输入数据的格式

可以使用help()函数查看每个函数的帮助文档

函数介绍——函数的选项参数

一般函数的选项参数可以分成三个部分：输入控制部分；输出控制部分；调节部分

输入控制部分负责告诉用户函数能接受哪种类型的数据，这个选项参数往往出现在函数的第一位，比如说，有些函数的第一位选项参数是“file”说明使用这个函数你需要输入一个文件；如果是“data”则是需要输入一个数据框；“x”代表单独的一个对象，一般都是向量，也可以是矩阵或者列表；“x和y”代表函数需要两个输入变量；“x、y、z”函数需要三个输入变量；“formula”输入的是公式；（具体查看每个函数的帮助文档）

输出控制部分

调节参数：

选项接受哪些参数：