7月份R官方在CRAN上发布了224个新包，以下为其中40个R包，涉及7个类别，诸如机器学习、统计、可视化、工具等。以下为各个R包的简要功能介绍，希望有助于大家快速了解其中功能。

一.机器学习

1. autoBagging v0.1.0: 实现了一个自动化机器学习框架,重点是装袋工作流程的优化.

2. grf v0.9.3: 提供了非参数最小二乘回归、量化回归和治疗效果估计的方法.

3. iRF v2.0.0: 提供功能以迭代地增长特征加权的随机森林，并以一种稳定的方式发现高阶交互特征.

4. keras v2.0.5: 实现了Keras的接口，这是一种高级的神经网络API，运行在TensorFlow之上.

5. randomForestExplainer v0.9: 提供一组工具来帮助解释在随机森林中哪些变量最重要.

6. sgmcmc v0.1.0: 对于众多个人研究的模型，提供了一系列函数和方法处理随机梯度马尔科夫链蒙特卡洛方法.

二.数值方法

1. mcMST v1.0.0: 提供了多准则最小生成树问题的帕累托前沿近似算法，以及生成多目标基准图问题的工具箱.

2. mize v0.1.1: 提供优化的算法，包括共轭梯度(CG)，拟牛顿-弗莱彻戈德法布-Shanno无(BFGS)，和有限内存BFGS(L-BFGS)方法.

3. SuperGauss v1.0: 提供了一种快速的C++算法的高斯时间序列的评价，以及高效的得分和Hessian功能实现.

三.科学研究

1. GROAN v1.0.0: 一个测试基因组回归准确性的工作台.

2. noaastormevents v0.1.0: 允许用户通过美国国家海洋和大气管理局(NOAA)风暴事件数据库，探索和绘制数据.

3. swmmr v0.7.0: 提供连接的暴雨管理模型(SWMM)功能的美国环境保护署(EPA).

四.统计学

1. blandr v0.4.3: 包含进行Bland Altman分析功能(也被称为杜克均值差图).

2. cnbdistr v1.0.1: 提供条件负二项分布的分布函数.

3. diffpriv v0.4.2: 对于私有化的统计模型提供了主要的通用机制的实施.

4. fence v1.0: 实现了一类新的混合选择模型选择策略，包括线性和广义线性混合模型.

5. llogistic v1.0.0: 提供密度、分布、带参数的l-logistic分布分位数和随机数生成函数.

6. metaBMA v0.3.9: 提供计算后验概率的功能：假设固定效应或随机效应的meta分析模型.

7. MFKnockoffs v0.9: 提供创建模型的产品功能，控制错误发现率FDR进行变量选择时的一般程序.

8. Modeler v3.4.2: 提供工具来定义学习模型的类和方法，并使用它们来预测二进制结果.

9. msde v1.0: 实现了一个MCMC采样时间任意，后验分布均匀、多元随机微分方程(SDE)的组件模型.

10. RBesT v1.2-3: 提供支持贝叶斯证据合成的工具集，包括荟萃分析、历史数据的先验推导、操作特性和分析.

11. rsample v0.0.1: 提供创建和总结不同类型重采样对象的类和函数.

12. SMM v1.0: 提供了多状态离散时间半马尔可夫和马尔可夫模型的模拟和估计功能.

13. treeDA v0.02: 当预测变量根据树结构构造时，提供了根据节点和叶预测的组合执行稀疏判别分析的功能.

14. vennLasso v0.1: 为二进制因素分层的模型提供变量选择和估计例程.

五.时间序列

1. sweep v0.2.0: 提供tidyverse作为时间序列预测工具.

2. timetk v0.1.0: 针对时间序列问题，提供了一系列工具套件.

六.工具类

1. dataCompareR v0.1.0: 包含用于比较两个表格数据对象的函数，其目的是显示差异，从而使理解差异更容易.

2. dataPreparation v0.2: 提供了一些函数用于数据处理，其性能要优于data.table包的部分函数.

3. datastructures v0.2.0: 提供先进的数据结构，如与哈希图，一堆堆的实现，和队列.

4. docker v0.0.2: 支持通过reticulate包，获取Docker SDK.

5. seplyr v0.1.4: 针对dplyr目前只有非标准的编程接口，提供标准的评价适配器方法.

6. vetr v0.1.0: 提供一个基于声明模板的框架，用于验证对象是否满足结构要求，并在不出错时自动生成错误消息.

七.可视化

1. ggjoy v0.3.0: joyplots提供方便的可视化的方式在时间和空间分布的变化.

2. ggplotgui v1.0.0: 支持shiny app创建和优化ggplot2图形，并产生要求的R代码.

3. loon v1.1.0: 一个可扩展的交互式数据可视化和探索工具包

4. sugrrants v0.1.0: 提供ggplot2图形分析实践序列数据.

5. tidygraph v1.0.0: 一个图，不是“整洁”本身，可以认为是两个整洁的数据帧分别描述节点和边缘数据.

6. visdat v0.1.0: 提供函数来创建整个数据集的初始的可视化分析.

本文由黄小伟翻译，欢迎大家批评指正，多交流！