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我們通過分析從2015年1月至5月下載次數(shù)最多的R包，列出了前20名流行的機器學習R包。
大多數(shù)R包都深受Kagglers大神的最愛，也被資深的筆者所贊美，而這些包的使用率或評價高低不僅僅取決于其它的包對于這個
這個包的依賴程度。還也取決于Crantastic.org并使用其眾包能解決方案的用戶。但是，用戶評價太低以至于不能基于分析來做決定。
我們根據(jù)從一月到五月的下載量，通過分析CRAN的日均下載量來統(tǒng)計有多少關于機器學習的包被下載了。
1、e1071
潛類分析函數(shù)，短暫性的傅里葉變化、模糊的集群、支持向量機、最短路徑計算、裝袋集群、樸素貝葉斯分類器等（下載量：142470）。
2、rpart
遞歸分割和回歸樹（下載量：135390）。
3、igraph
網(wǎng)絡分析工具的集合（下載量：122930）。
4、nnet
前饋神經(jīng)網(wǎng)絡和多元對數(shù)線性模型（下載量：108298）。
5、randomForest
Breiman and Cutler的關于分類和回歸的隨機森林（下載量：105375）。
6、caret
一套試圖簡化創(chuàng)建預測模型的函數(shù)集（下載量：87151）。
7、kernlab
基于內(nèi)核的機器學習實驗室（下載量：62064）。
8、glmnet
Lasso和彈性網(wǎng)正規(guī)化廣義線性模型（下載量：56948）。
9、ROCR
可視評分分類的操作（下載量：51323）。
10、gbm
產(chǎn)生改良的回歸模型（下載量：44670）。
11、party
一個遞歸分割實驗室（下載量：43290）。
12、arules
關聯(lián)規(guī)則挖掘和頻繁項集（下載量：39654）。
13、tree
分類和回歸樹（下載量：27882）。
14、klaR
分類和可視化操作（下載量：27828）。
15、RWeka
關于R或Weka的接口（下載量：26973）。
16、ipred
改良的預測變量（下載量：22358）
17、lars
最小回歸角、Lasso和逐步回歸分析階段（下載量：19691）。
18、earth
多元自適應回歸樣條分析。（下載量：15901）。
19、CORElearn
分類、回歸、功能評估和有序評估（下載量：13856）。
20、mboost
基于模型的Booting（下載量：13078）。
你會發(fā)現(xiàn)記住這些越來越受人追捧的開源R工具如Rattle，R的一種圖形用戶界面的數(shù)據(jù)挖掘工具（下載量：35539），以及fastcluster，R和Python（下載量：14214）的快速的分級聚類程序。
英文原文：Top 20 R Machine Learning and Data Science packages
