本节书摘来自华章出版社《机器学习与R语言（原书第2版）》一书中的第1章，第1.5节，美] 布雷特·兰茨（Brett Lantz） 著,李洪成 许金炜 李舰 译更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
1.5 使用R进行机器学习
机器学习所需要的很多算法都没有包含在R的基本安装中。但一个很大社区的专家免费分享他们的机器学习成果，机器学习所需要的算法就是通过这种方式得到。这些必须通过手动方式安装在R基础安装包之上。多亏R是免费的开源软件，没有为这种功能额外收费。那些能在用户之间共享的R函数的集合称为添加包（package）。本书中所讨论的每个机器学习算法的R免费添加包都是已经存在的。事实上，本书仅仅讨论了R的所有机器学习添加包中很小的一部分。
如果你对R添加包的广度感兴趣，你可以游览R综合文档网络（Comprehensive R Archive Network，CRAN）上的列表，CRAN是位于全球各地的Web或者FTP服务器的集合，它们提供最新版本的R软件和R添加包。如果你的R软件是下载得到的，很可能你就是从CRAN下载的。CRAN网站地址是：http://cran.r-project.org/index.html。
如果你没有安装R，那么CRAN网站还提供了R安装说明并给出了你遇到困难时在何处可以获得帮助的信息。
通过页面左边的Package（添加包）链接，你将可以浏览按照字母顺序排列或者根据发布日期排序的添加包列表。在写作本书时，共有6779个R添加包，比写作本书第1版时多出了60%以上，R添加包的这种增长趋势没有变慢的迹象。
CRAN页面左边的Task Views（任务视图）链接提供了一个根据学科分类整理的添加包列表。机器学习的任务视图列出了本书所覆盖的添加包（和其他更多的添加包），可以由此进入：
http://cran.r-project.org/web/views/MachineLearning.html
1.5.1 安装R添加包
尽管有大量可用的R添加包，但添加包的格式实际上使得它的安装和使用变成一个很省力的过程。为了举例说明添加包的应用，我们将安装和加载由Kurt Hornik、Christian Buchta 和Achim Zeileis 开发的RWeka添加包（想得到更多的信息，参考杂志《Computational Statistics》第24期第225～232页的文章“Open-Source Machine Learning: R Meets Weka”）。RWeka添加包提供了一个基于Java平台的R能够使用的机器学习算法的函数集合，该集合由Ian H. Witten 和 Eibe Frank开发。关于Weka的详细信息，参考：
http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/。
为了使用RWeka添加包，你将需要预先安装Java（很多计算机购买时已预先安装了Java）。Java是一组编程工具，可以免费使用，它允许使用跨平台的应用，比如Weka。想要了解更多信息，或者为你的系统下载Java，可以访问：http://java.com。
安装添加包的最直接方式就是通过install.packages()函数。要安装RWeka添加包，在R命令提示符后输入：
R接下来就会连接到CRAN并且下载与你的操作系统相匹配的添加包。有些像RWeka这样的添加包在它们能够使用之前要求先安装额外的添加包（这些额外的添加包称为依赖添加包（dependency））。默认情况下，安装程序会自动下载并安装所有的依赖添加包。
当你第一次安装添加包时，R可能会让你选择一个CRAN镜像。如果出现了这个对话框，那么就选择地理位置离你最近的镜像。这样一般会提供最快的下载速度。
默认的安装选项对大多数系统是合适的。然而，有时你可能想把添加包安装到其他的位置。例如，如果你没有系统的超级用户权限或者管理员权限，那么你可能需要指定其他的安装路径。这可以通过lib
安装函数同时也提供其他多个安装选项：从本地文件安装、从源文件安装或者使用测试版本。你可以用下面的命令在帮助文件中阅读这些选项。
更一般地，问号（?）操作符可以获取任何R函数的帮助信息。只要简单地在函数名前输入“?”即可。
1.5.2 载入和卸载R添加包
为了节约内存，R不会默认地载入每一个已安装的添加包。当用户需要某个添加包时，只要用library()函数把该包载入R即可。
library()这个函数名容易错误地将库（library）和添加包（package）搞混。但是，准确地说，库是指添加包要安装的位置，而不是添加包本身。
为了载入我们之前安装的RWeka添加包，可以输入下面的命令：
选项来完成，如下所示：
除了RWeka以外，在后面的章节中我们还将用到几个其他的添加包。当用到它们时，我们会提供相应的安装说明。
可以应用detach()函数来卸载一个R添加包。例如，应用下面的命令来卸载前面应用的RWeka添加包：
这将释放这个添加包使用的所有资源。
