1
00:00:00,000 --> 00:00:00,750

2
00:00:00,750 --> 00:00:09,800
>> [Speel van musiek]

3
00:00:09,800 --> 00:00:13,014

4
00:00:13,014 --> 00:00:13,680
Dustin TRAN: Hi.

5
00:00:13,680 --> 00:00:14,980
My naam se Dustin.

6
00:00:14,980 --> 00:00:18,419
So ek sal aanbied
Data-analise in R.

7
00:00:18,419 --> 00:00:19,710
Net 'n bietjie oor myself.

8
00:00:19,710 --> 00:00:24,320
Ek is tans 'n nagraadse student in
die Ingenieurswese en Toegepaste Wetenskappe.

9
00:00:24,320 --> 00:00:28,330
Ek bestudeer 'n kruising van
masjien leer en statistieke

10
00:00:28,330 --> 00:00:31,375
so Data-analise in R is
regtig fundamenteel tot watter

11
00:00:31,375 --> 00:00:33,790
Ek doen op 'n daaglikse basis.

12
00:00:33,790 --> 00:00:35,710
>> En R is veral
goed vir data-analise

13
00:00:35,710 --> 00:00:39,310
want dit is baie goed vir prototyping.

14
00:00:39,310 --> 00:00:43,590
En gewoonlik wanneer jy doen 'n soort
van data-analise, 'n baie van die probleme

15
00:00:43,590 --> 00:00:44,920
gaan kognitiewe.

16
00:00:44,920 --> 00:00:48,700
En so jy net wil hê
'n paar baie goeie taal wat

17
00:00:48,700 --> 00:00:53,770
is net goed vir doen
ingeboude funksies, in teenstelling

18
00:00:53,770 --> 00:00:57,430
te om te gaan met 'n lae vlak dinge.

19
00:00:57,430 --> 00:01:01,040
So in die begin, is ek net gaan
bekend te stel wat R, hoekom sou

20
00:01:01,040 --> 00:01:04,540
jy wil om dit te gebruik, en
gaan dan oor in 'n paar demo,

21
00:01:04,540 --> 00:01:07,060
en net gaan van daar.

22
00:01:07,060 --> 00:01:08,150
>> So, wat is R?

23
00:01:08,150 --> 00:01:11,180
R is net 'n taal ontwikkel
vir statistiese rekenaar

24
00:01:11,180 --> 00:01:12,450
en visualisering.

25
00:01:12,450 --> 00:01:16,000
So, wat dit beteken is dat
dit is 'n baie goeie taal

26
00:01:16,000 --> 00:01:22,400
vir enige soort van ding wat handel oor
onsekerheid of data visualisering.

27
00:01:22,400 --> 00:01:24,850
So jy het al hierdie
waarskynlikheidsverdelings.

28
00:01:24,850 --> 00:01:27,140
Daar gaan wees
ingeboude funksies.

29
00:01:27,140 --> 00:01:31,650
Jy sal ook 'n uitstekende
plot pakkette.

30
00:01:31,650 --> 00:01:34,110
>> Python is 'n ander meeding
taal vir data.

31
00:01:34,110 --> 00:01:40,020
En een ding wat ek vind dat R
is baie beter is visualisering.

32
00:01:40,020 --> 00:01:45,200
So, wat jy sal sien in die demo as
goed is net 'n baie intuïtief taal

33
00:01:45,200 --> 00:01:48,050
wat werk net baie goed.

34
00:01:48,050 --> 00:01:53,140
Dit is ook 'n gratis en open source, as
enige ander goeie taal wat ek dink.

35
00:01:53,140 --> 00:01:55,440
>> En hier, 'n klomp van die net
sleutelwoorde gegooi by jou.

36
00:01:55,440 --> 00:02:00,450
Dit is dinamiese, wat beteken as jy 'n
spesifieke tipe wat aan 'n voorwerp

37
00:02:00,450 --> 00:02:02,025
as wat dit sal net verander op die vlieg.

38
00:02:02,025 --> 00:02:05,670
Dit is lui so dit is slim oor
hoe dit berekeninge.

39
00:02:05,670 --> 00:02:12,250
Funksionele beteken dit kan regtig werk
gebaseer af van funksies so anything--

40
00:02:12,250 --> 00:02:16,910
enige vorm van manipulasie jy
doen, sal dit gebaseer word funksies af.

41
00:02:16,910 --> 00:02:20,162
>> So binêre operateurs, byvoorbeeld,
is net inherent funksies.

42
00:02:20,162 --> 00:02:21,870
En alles wat
jy gaan doen, is

43
00:02:21,870 --> 00:02:24,690
gaan om te loop af funksies self.

44
00:02:24,690 --> 00:02:27,140
En georiënteerde dan voorwerp as well.

45
00:02:27,140 --> 00:02:30,930
>> So hier is 'n Kletskerk plot.

46
00:02:30,930 --> 00:02:34,350
Nie net omdat ek voel soos
Kletskerk is fundamenteel tot enige soort

47
00:02:34,350 --> 00:02:37,770
van aanbieding, maar omdat
Ek voel soos dit werklik

48
00:02:37,770 --> 00:02:42,160
hamers op die punt dat 'n groot deel van die
tyd wanneer jy doen 'n soort van data

49
00:02:42,160 --> 00:02:46,570
analise, die probleem is nie
soveel hoe vinnig dit loop,

50
00:02:46,570 --> 00:02:49,850
maar hoe lank dit gaan
neem om die taak te programmeer.

51
00:02:49,850 --> 00:02:54,112
So hier is net te ontleed of
strategie a of b is meer doeltreffend.

52
00:02:54,112 --> 00:02:55,820
Dit gaan wees
iets wat jy

53
00:02:55,820 --> 00:02:58,290
gaan 'n baie om te hanteer in
soort van lae-vlak tale

54
00:02:58,290 --> 00:03:03,440
waar jy met seg foute,
geheuetoekenning, initializations,

55
00:03:03,440 --> 00:03:05,270
selfs die maak van die ingeboude funksies.

56
00:03:05,270 --> 00:03:09,920
En hierdie dinge is al hanteer
baie, baie elegant in R.

57
00:03:09,920 --> 00:03:12,839
>> Dus net dit te hamer
punt, die grootste knelpunt

58
00:03:12,839 --> 00:03:13,880
gaan kognitiewe wees.

59
00:03:13,880 --> 00:03:17,341
So data-analise is 'n baie harde probleem.

60
00:03:17,341 --> 00:03:19,340
Of jy doen
masjien leer of jy

61
00:03:19,340 --> 00:03:22,550
doen net 'n soort van
basiese data eksplorasie,

62
00:03:22,550 --> 00:03:25,290
jy wil nie hê
'n dokument te neem

63
00:03:25,290 --> 00:03:27,440
en dan stel
iets wat elke keer as jy

64
00:03:27,440 --> 00:03:31,010
wil om te sien wat 'n kolom lyk,
wat veral inskrywings in 'n matriks

65
00:03:31,010 --> 00:03:32,195
lyk.

66
00:03:32,195 --> 00:03:34,320
So jy net wil hê
'n paar baie mooi koppelvlak

67
00:03:34,320 --> 00:03:37,740
jy kan 'n eenvoudige funksie hardloop
dat indekse wat

68
00:03:37,740 --> 00:03:41,870
jy wil en net loop dit van daar af.

69
00:03:41,870 --> 00:03:44,190
En jy moet domein
spesifieke tale vir hierdie.

70
00:03:44,190 --> 00:03:51,750
En R sal regtig help jy definieer die
probleem en los dit op hierdie wyse.

71
00:03:51,750 --> 00:03:58,690
>> So hier is 'n plot wat programmering
gewildheid van R as dit is weg met verloop van tyd.

72
00:03:58,690 --> 00:04:04,060
So soos jy kan sien, soos 2013 of
so dit is net opgeblaas geweldig.

73
00:04:04,060 --> 00:04:09,570
En dit is net as gevolg van daardie
groot neiging in die IT-industrie

74
00:04:09,570 --> 00:04:10,590
oor die groot data.

75
00:04:10,590 --> 00:04:13,010
Ook, nie net die tegnologie
bedryf, maar regtig

76
00:04:13,010 --> 00:04:16,490
enige bedryf that-- omdat
'n groot deel van die nywerhede

77
00:04:16,490 --> 00:04:20,589
is soort van fundamentele te
probeer om hierdie probleme op te los.

78
00:04:20,589 --> 00:04:24,590
En gewoonlik, kan jy 'n paar goeie het
manier van meet hierdie probleme

79
00:04:24,590 --> 00:04:29,720
of selfs definieer of
los met behulp van data.

80
00:04:29,720 --> 00:04:35,430
So ek dink nou R is die 11de
gewildste taal op TIOBE

81
00:04:35,430 --> 00:04:38,200
en dit groei sedertdien.

82
00:04:38,200 --> 00:04:40,740

83
00:04:40,740 --> 00:04:43,080
>> So hier is 'n paar meer
kenmerke van R. Dit het

84
00:04:43,080 --> 00:04:46,900
'n enorme aantal pakkette en
vir al hierdie verskillende dinge.

85
00:04:46,900 --> 00:04:52,470
So 'n tyd wat jy het 'n
sekere probleem, die meeste

86
00:04:52,470 --> 00:04:55,060
die tyd R sal
daardie funksie vir jou.

87
00:04:55,060 --> 00:04:58,520
Dus, of jy wil
bou 'n soort van die masjien

88
00:04:58,520 --> 00:05:02,770
leer algoritme genoem
Ewekansige Forest of besluit Bome,

89
00:05:02,770 --> 00:05:07,530
of selfs probeer om die gemiddelde te neem
'n funksie of enige van hierdie dinge,

90
00:05:07,530 --> 00:05:10,000
R sal dit.

91
00:05:10,000 --> 00:05:14,190
>> En as jy dink jy omgee
optimalisering, een ding wat algemeen

92
00:05:14,190 --> 00:05:17,430
is dat na jy prototyping gedoen
'n soort van 'n hoë-vlak taal,

93
00:05:17,430 --> 00:05:19,810
jy sal gooi dat in--
sal jy net hawe wat oor

94
00:05:19,810 --> 00:05:21,550
sommige lae-vlak taal.

95
00:05:21,550 --> 00:05:26,090
Wat is goed oor R is dat sodra jy
gedoen prototyping, kan jy hardloop C ++,

96
00:05:26,090 --> 00:05:29,510
of Fortran, of enige van hierdie
laer vlak kinders direk in R.

97
00:05:29,510 --> 00:05:32,320
So dit is een regtig
koel funksie oor R,

98
00:05:32,320 --> 00:05:35,930
as jy regtig omgee
die optimalisering punt.

99
00:05:35,930 --> 00:05:39,490
>> En dit is ook baie goeie
vir web visualisaties.

100
00:05:39,490 --> 00:05:43,530
So D3.js, byvoorbeeld, is
Ek dink 'n ander seminaar

101
00:05:43,530 --> 00:05:45,130
dat ons wat vandag.

102
00:05:45,130 --> 00:05:48,510
En dit is regtig awesome vir
doen interaktiewe visualisaties.

103
00:05:48,510 --> 00:05:54,460
En D3.js aanvaar dat jy
'n soort van data te geplot word

104
00:05:54,460 --> 00:05:58,080
en R is 'n goeie manier om te kan doen
die data-analise voordat jy voer dit

105
00:05:58,080 --> 00:06:04,220
oor te D3.js of selfs net loop
D3.js beveel in R self,

106
00:06:04,220 --> 00:06:08,240
sowel as al hierdie
ander biblioteke sowel.

107
00:06:08,240 --> 00:06:13,041
>> So dit was net die bekendstelling van
wat is R en waarom jy dalk dit gebruik.

108
00:06:13,041 --> 00:06:14,790
So hopelik, ek het
oortuig dat jy iets

109
00:06:14,790 --> 00:06:18,460
oor net om te probeer om te sien wat dit is.

110
00:06:18,460 --> 00:06:23,930
So ek gaan om voort te gaan en gaan deur
sommige beginsels oor R voorwerpe

111
00:06:23,930 --> 00:06:26,150
en wat jy kan regtig nie.

112
00:06:26,150 --> 00:06:29,690
>> So hier is net 'n
n klomp van die wiskunde-opdragte.

113
00:06:29,690 --> 00:06:35,000
So sê you're-- jy wil bou
taal jouself en jy wil net

114
00:06:35,000 --> 00:06:38,080
'n klomp van verskillende gereedskap te hê.

115
00:06:38,080 --> 00:06:42,520
Enige soort van operasie jy dink jy wil
wil hê, is pretty much gaan wees in R.

116
00:06:42,520 --> 00:06:44,150
>> So hier is 2 plus 2.

117
00:06:44,150 --> 00:06:46,090
Hier is 2 keer pi.

118
00:06:46,090 --> 00:06:51,870
R het 'n klomp van die gebou-in konstantes
dat jy gereeld sal gebruik soos pi, e.

119
00:06:51,870 --> 00:06:56,230
>> En dan, hier is 7 plus
runif, so runif van 1.

120
00:06:56,230 --> 00:07:02,450
Dit is 'n funksie wat genereer
een ewekansige uniform 0-1.

121
00:07:02,450 --> 00:07:04,400
En dan is daar 3 tot die krag van 4.

122
00:07:04,400 --> 00:07:06,430
Daar is vierkantswortels.

123
00:07:06,430 --> 00:07:07,270
>> Daar is log.

124
00:07:07,270 --> 00:07:14,500
So teken sal nederig doen
eksponensiële deur self.

125
00:07:14,500 --> 00:07:18,337
En dan, as jy spesifiseer 'n basis, dan
jy kan doen wat basis wat jy wil.

126
00:07:18,337 --> 00:07:19,920
En dan is hier is 'n paar ander opdragte.

127
00:07:19,920 --> 00:07:22,180
So jy het 23 mod 2.

128
00:07:22,180 --> 00:07:24,910
Dan moet jy die res.

129
00:07:24,910 --> 00:07:27,110
Dan moet jy wetenskaplike
notasie as jy ook

130
00:07:27,110 --> 00:07:34,060
wil net meer te doen en
meer ingewikkeld dinge.

131
00:07:34,060 --> 00:07:37,320
>> So hier is opdrag.

132
00:07:37,320 --> 00:07:40,830
So tipies opdragte in
R is gedoen met 'n pyl

133
00:07:40,830 --> 00:07:43,440
so dit is minder as en dan die koppelteken.

134
00:07:43,440 --> 00:07:47,250
So hier is ek net toeken
3 aan die veranderlike val.

135
00:07:47,250 --> 00:07:50,160
>> En dan is ek uit te druk val
en dan is dit druk uit drie.

136
00:07:50,160 --> 00:07:53,920
By verstek in R tolk, dit
sal dinge uit te druk vir jou

137
00:07:53,920 --> 00:07:57,280
sodat jy nie hoef te spesifiseer druk van 'n val
enige tyd wat jy wil hê om iets te druk.

138
00:07:57,280 --> 00:08:00,200
Jy kan net nie val en
dan sal dit doen dit vir jou.

139
00:08:00,200 --> 00:08:04,380
>> Ook, kan jy gebruik gelyk tegnies
as 'n opdrag operateur.

140
00:08:04,380 --> 00:08:07,190
Daar is effense subtiliteite
tussen die gebruik van die pyl

141
00:08:07,190 --> 00:08:10,730
operateur en die gelykes
operateur vir opdragte.

142
00:08:10,730 --> 00:08:15,470
Meestal deur konvensie, almal
sal net gebruik die pyl operateur.

143
00:08:15,470 --> 00:08:21,850
>> En hier, ek toewys
skuins notasie genoem 1 kolon 6.

144
00:08:21,850 --> 00:08:26,010
Dit genereer 'n vektor van 1 tot 6.

145
00:08:26,010 --> 00:08:29,350
En dit regtig lekker want dan
jy net ken die vektor val

146
00:08:29,350 --> 00:08:34,270
en wat werk deur die self.

147
00:08:34,270 --> 00:08:37,799
>> So dit is reeds gaan van 'n
single-- 'n baie intuïtief data

148
00:08:37,799 --> 00:08:41,070
struktuur van net 'n dubbele
'n soort van tipe in 'n vektor

149
00:08:41,070 --> 00:08:45,670
en wat al versamel
die skalaarproduk waardes vir jou.

150
00:08:45,670 --> 00:08:50,770
So na gaan van skalaar, jy
het R voorwerpe en dit is 'n vektor.

151
00:08:50,770 --> 00:08:55,610
'N Vektor is 'n soort van
versameling van dieselfde tipe.

152
00:08:55,610 --> 00:08:58,150
So hier is 'n klomp van die vektore.

153
00:08:58,150 --> 00:08:59,800
>> So, dit is numeriese.

154
00:08:59,800 --> 00:09:02,440
Numeriese R se manier om te sê dubbel.

155
00:09:02,440 --> 00:09:07,390
En so by verstek, enige
nommer sal wees om 'n dubbel.

156
00:09:07,390 --> 00:09:13,150
>> So as jy 'c van 1.1, 3,
negatiewe 5.7, die c is 'n funksie.

157
00:09:13,150 --> 00:09:16,760
Dit concatenates al drie
getalle in 'n vektor.

158
00:09:16,760 --> 00:09:19,619
En dit sal so as be--
jy agterkom 3 deur homself,

159
00:09:19,619 --> 00:09:21,910
normaalweg sou jy aanvaar
dat dit soos 'n heelgetal,

160
00:09:21,910 --> 00:09:25,050
maar omdat alle vektore
is dieselfde tipe,

161
00:09:25,050 --> 00:09:28,660
dit is 'n vektor van dubbelspel
of numeriese in hierdie geval.

162
00:09:28,660 --> 00:09:34,920
>> rnorm is 'n funksie wat
standaard normale variables--

163
00:09:34,920 --> 00:09:36,700
of standaard normale waardes.

164
00:09:36,700 --> 00:09:38,360
En ek spesifiseer twee van hulle.

165
00:09:38,360 --> 00:09:43,840
So ek doen rnorm 2, toewys om dit te
devs, en dan is ek uit te druk devs.

166
00:09:43,840 --> 00:09:47,350
So dit is net twee
ewekansige normale waardes.

167
00:09:47,350 --> 00:09:50,060
>> En dan SY as jy dit doen
jy omgee heelgetalle.

168
00:09:50,060 --> 00:09:54,650
So dit is net oor die geheue
toekenning en spaar geheue grootte.

169
00:09:54,650 --> 00:10:01,460
So wat jy wil hê om by te voeg
jou nommers deur die hoofstad L.

170
00:10:01,460 --> 00:10:04,170
>> In die algemeen, is dit
R se historiese notasie

171
00:10:04,170 --> 00:10:06,940
vir iets genoem lang heelgetal.

172
00:10:06,940 --> 00:10:09,880
So die meeste van die tyd, sal jy
wees wat met dubbelspel.

173
00:10:09,880 --> 00:10:15,180
En as jy ooit sal later
op te optimaliseer jou kode,

174
00:10:15,180 --> 00:10:18,110
jy kan net voeg hierdie L's
daarna of gedurende dit

175
00:10:18,110 --> 00:10:22,280
as jy soos precognitive oor wat
jy gaan om hierdie veranderlikes te doen.

176
00:10:22,280 --> 00:10:25,340

177
00:10:25,340 --> 00:10:26,890
>> So hier is 'n karakter vektor.

178
00:10:26,890 --> 00:10:31,440
So, weereens, ek concatenating
drie snare hierdie tyd.

179
00:10:31,440 --> 00:10:36,230
Let daarop dat dubbele snare en
enkele snare is dieselfde in R.

180
00:10:36,230 --> 00:10:41,000
So ek het Arthur en Marvin se en so
wanneer ek druk dit uit, almal van hulle

181
00:10:41,000 --> 00:10:43,210
gaan dubbel stringe te vertoon.

182
00:10:43,210 --> 00:10:45,880
En as jy ook wil insluit
die dubbele of enkele string

183
00:10:45,880 --> 00:10:50,070
in jou karakters, dan kan jy
óf wissel jou snare.

184
00:10:50,070 --> 00:10:53,540
>> So Marvin se vir die
tweede element, dit is

185
00:10:53,540 --> 00:10:56,380
gaan jou show--
net dubbel stringe

186
00:10:56,380 --> 00:10:59,050
en dan 'n enkele string
so dit is afwisselend.

187
00:10:59,050 --> 00:11:04,040
Andersins, as jy wil 'n dubbele gebruik
string operateur in 'n dubbele string

188
00:11:04,040 --> 00:11:07,090
wanneer jy dit is verklaar, dan
jy net gebruik om die ontsnapping operateur.

189
00:11:07,090 --> 00:11:10,600
So jy doen agteroorskuisstreep dubbel string.

190
00:11:10,600 --> 00:11:13,330
>> En ten slotte, ons het ook
het logiese vektore.

191
00:11:13,330 --> 00:11:15,890
So logical-- so WAAR
en vals is, en hulle is

192
00:11:15,890 --> 00:11:18,880
gaan wees alles in hoofletters.

193
00:11:18,880 --> 00:11:22,370
En dan weer, ek concatenating
hulle en dan die toeken van hulle te bools.

194
00:11:22,370 --> 00:11:24,590
So bools gaan om te wys
jy WAAR, vals, en waar is.

195
00:11:24,590 --> 00:11:28,280

196
00:11:28,280 --> 00:11:31,620
>> So hier is vectorized kruip.

197
00:11:31,620 --> 00:11:34,870
So in die begin, ek
ek neem 'n function--

198
00:11:34,870 --> 00:11:39,230
hierdie is 'n sequence-- genoem
volgorde 2-12.

199
00:11:39,230 --> 00:11:42,490
En ek neem 'n reeks met 2.

200
00:11:42,490 --> 00:11:46,660
So dit gaan doen
2, 4, 6, 8, 10 en 12.

201
00:11:46,660 --> 00:11:50,080
En dan, ek is kruip
die derde element te kry.

202
00:11:50,080 --> 00:11:55,770
>> So een ding om in gedagte te hou, is
dat R indekse deur te begin vanaf 1.

203
00:11:55,770 --> 00:12:00,550
So Vals 3 gaan gee
die derde element.

204
00:12:00,550 --> 00:12:04,580
Dit is 'n soort van verskillende van ander
tale waar dit begin van nul.

205
00:12:04,580 --> 00:12:09,780
So in C of C ++, byvoorbeeld, is jy
gaan die vierde element te kry.

206
00:12:09,780 --> 00:12:13,280
>> En hier is Vals 3-5.

207
00:12:13,280 --> 00:12:16,030
So een ding wat
regtig cool is dat jy

208
00:12:16,030 --> 00:12:20,410
kan tydelike veranderlikes binne genereer
en dan net gebruik om hulle op die vlieg.

209
00:12:20,410 --> 00:12:21,960
So hier is 3 tot 5.

210
00:12:21,960 --> 00:12:25,070
So ek skep van 'n vektor
3, 4, en 5 en dan

211
00:12:25,070 --> 00:12:29,700
Ek kruip die derde te kry,
vierde en vyfde elemente.

212
00:12:29,700 --> 00:12:32,280
>> So so, kan jy
abstrakte dit te doen net

213
00:12:32,280 --> 00:12:35,280
enige soort van 'n vektor
wat gee jou kruip.

214
00:12:35,280 --> 00:12:40,050
So hier is Vals en dan die
eerste, derde en sesde elemente.

215
00:12:40,050 --> 00:12:42,800
En dan, as jy wil hê
'n aanvulling te doen,

216
00:12:42,800 --> 00:12:45,210
sodat jy net nie die minus
daarna en dit sal

217
00:12:45,210 --> 00:12:48,600
gee jou alles wat nie die
eerste, derde, of sesde element.

218
00:12:48,600 --> 00:12:51,590
So dit sal wees 4, 8, en 10.

219
00:12:51,590 --> 00:12:54,380
>> En as jy wil te kry
selfs meer gevorderde,

220
00:12:54,380 --> 00:12:57,610
jy kan koppel Boole vektore.

221
00:12:57,610 --> 00:13:05,210
So hierdie indeks gaan jy te gee
hierdie Boole vektor van lengte 6.

222
00:13:05,210 --> 00:13:07,280
So rep WAAR komma 3.

223
00:13:07,280 --> 00:13:09,680
Dit sal waar drie keer herhaal.

224
00:13:09,680 --> 00:13:12,900
So dit sal jou 'n gee
vektor WAAR, WAAR, WAAR.

225
00:13:12,900 --> 00:13:17,470
>> rep ONWAAR 4-- dit gaan om jou te gee
'n vektor van vals is, vals, vals is, vals.

226
00:13:17,470 --> 00:13:21,280
En dan is c gaan koppel
daardie twee Booleans saam.

227
00:13:21,280 --> 00:13:24,090
So jy gaan drie te kry
TRUEs en dan vier FALSEs.

228
00:13:24,090 --> 00:13:28,460
>> Sodat wanneer jy indeks Vals, is jy
gaan die ware, WAAR, WAAR kry.

229
00:13:28,460 --> 00:13:31,420
So wat gaan om te sê ja,
Ek wil daardie drie elemente.

230
00:13:31,420 --> 00:13:33,520
En dan vals is, vals,
Vals is, vals gaan

231
00:13:33,520 --> 00:13:37,140
om te sê nie, ek wil nie die elemente
so dit is nie van plan om hulle om terug te keer.

232
00:13:37,140 --> 00:13:41,490
>> En ek dink daar is eintlik 'n tikfout hier
want dit sê herhaling WAAR 3

233
00:13:41,490 --> 00:13:47,990
en herhaal ONWAAR 4, en tegnies, jy
slegs ses elemente so herhaal ONWAAR,

234
00:13:47,990 --> 00:13:50,470
Herhaal ONWAAR 3 moet wees.

235
00:13:50,470 --> 00:13:55,260
Ek dink R is ook slim genoeg is om so
dat as jy net spesifiseer 4 hier, dan

236
00:13:55,260 --> 00:13:56,630
dit sal nie eers fout uit.

237
00:13:56,630 --> 00:13:58,480
Dit sal net gee jou hierdie waarde.

238
00:13:58,480 --> 00:14:00,970
So dit sal net ignoreer daardie vierde ONWAAR is.

239
00:14:00,970 --> 00:14:05,310

240
00:14:05,310 --> 00:14:09,270
>> So hier is vectorized opdrag.

241
00:14:09,270 --> 00:14:15,480
So set.seed-- dit stel net die
saad vir pseudo random nommers.

242
00:14:15,480 --> 00:14:20,110
So ek die opstel van die saad te
42, wat beteken dat as ek genereer

243
00:14:20,110 --> 00:14:22,950
drie ewekansige normale
waardes, en dan as jy

244
00:14:22,950 --> 00:14:27,400
hardloop set.seed op jou eie
rekenaar met behulp van dieselfde waarde 42,

245
00:14:27,400 --> 00:14:30,990
dan kry jy ook die
Dieselfde drie ewekansige normals.

246
00:14:30,990 --> 00:14:33,411
>> So, dit is regtig 'n goeie
vir herhaalbaarheid.

247
00:14:33,411 --> 00:14:35,910
Gewoonlik, wanneer jy besig met 'n
soort van wetenskaplike analise,

248
00:14:35,910 --> 00:14:37,230
jy wil die saad te stel.

249
00:14:37,230 --> 00:14:41,270
Op dié manier ander wetenskaplikes kan net
presies dieselfde kode wat jy het reproduseer

250
00:14:41,270 --> 00:14:44,790
gedoen, want hulle sal die presiese het
dieselfde ewekansige veranderlikes that-- of ewekansige

251
00:14:44,790 --> 00:14:47,270
waardes wat jy geneem het om uit sowel.

252
00:14:47,270 --> 00:14:49,870

253
00:14:49,870 --> 00:14:53,910
>> En so het die vectorized opdrag
hier is wat die Vals 1 tot 2.

254
00:14:53,910 --> 00:14:59,290
So dit neem om die eerste twee elemente
Vals en dan wys hulle tot 0.

255
00:14:59,290 --> 00:15:03,940
En dan, jy kan ook net nie die
soortgelyke ding met die Booleans.

256
00:15:03,940 --> 00:15:09,340
>> So Vals is nie gelyk sal dit aan 0--
gee jou 'n vektor vals is, vals, WAAR

257
00:15:09,340 --> 00:15:10,350
in hierdie geval.

258
00:15:10,350 --> 00:15:13,770
En dan, gaan dit 'n te sê
van daardie indekse wat WAAR was,

259
00:15:13,770 --> 00:15:15,270
dan is dit gaan om dit te wys aan 5.

260
00:15:15,270 --> 00:15:18,790
So dit neem om die derde element
hier en dan wys dit tot 5.

261
00:15:18,790 --> 00:15:22,300
>> En dit is baie mooi
in vergelyking met 'n lae-vlak tale

262
00:15:22,300 --> 00:15:25,560
waar jy moet gebruik vir lusse
al hierdie vectorized dinge te doen

263
00:15:25,560 --> 00:15:30,281
want dit is net baie intuïtief
en dit is 'n enkele een-liner.

264
00:15:30,281 --> 00:15:32,030
En wat is 'n groot oor
vectorized notasie

265
00:15:32,030 --> 00:15:37,020
is dat in R, dit is soort van
ingeboude sodat hulle is amper so vinnig

266
00:15:37,020 --> 00:15:42,490
as doen in 'n lae-vlak taal as
teenstelling met die maak van 'n lus vir in R

267
00:15:42,490 --> 00:15:46,317
en dan om dit te doen
die dinamiese kruip self.

268
00:15:46,317 --> 00:15:48,900
En dit sal stadiger as om te wees
hierdie soort van vectorized ding

269
00:15:48,900 --> 00:15:55,950
waar hy dit kan doen in parallel, waar
dit is om dit te doen in threading basies.

270
00:15:55,950 --> 00:15:58,650
>> So hier is vectorized bedrywighede.

271
00:15:58,650 --> 00:16:04,920
So ek genereer 'n waarde 1 tot 3,
toeken wat aan vek1, 3 tot 5, vek2,

272
00:16:04,920 --> 00:16:05,950
voeg hulle saam.

273
00:16:05,950 --> 00:16:11,490
Dit voeg hulle komponent-wyse so
dit is 1 plus 3, 2 plus 4, en so aan.

274
00:16:11,490 --> 00:16:13,330
>> vek1 keer vek2.

275
00:16:13,330 --> 00:16:16,110
Dit vermeerder die twee
waardes komponent wyse.

276
00:16:16,110 --> 00:16:21,830
So dit is 1 keer 3, 2 keer
4, en dan 3 keer 5.

277
00:16:21,830 --> 00:16:28,250
>> En dan, net soos jy kan ook doen
comparisons-- logiese vergelykings.

278
00:16:28,250 --> 00:16:33,640
So dit is onwaar onwaar WAAR in hierdie
geval, want 1 is nie groter as 3,

279
00:16:33,640 --> 00:16:35,920
2 is nie groter as 4.

280
00:16:35,920 --> 00:16:41,160
Dit is, dink ek, 'n ander tikfout, 3
is beslis nie meer as 5.

281
00:16:41,160 --> 00:16:41,660
Ja.

282
00:16:41,660 --> 00:16:45,770
En so kan jy net doen alles
hierdie eenvoudige operasies

283
00:16:45,770 --> 00:16:48,350
omdat hul geërf
uit die klasse hulself.

284
00:16:48,350 --> 00:16:51,110

285
00:16:51,110 --> 00:16:52,580
>> So dit was net die vektor.

286
00:16:52,580 --> 00:16:56,530
En dit is soort van die mees fundamentele
R voorwerp omdat gegee 'n vektor,

287
00:16:56,530 --> 00:16:59,170
jy kan bou van meer gevorderde voorwerpe.

288
00:16:59,170 --> 00:17:00,560
>> So hier is 'n matriks.

289
00:17:00,560 --> 00:17:05,030
Dit is in wese die onttrekking
van wat 'n matriks is self.

290
00:17:05,030 --> 00:17:10,099
So in hierdie geval, dit is drie verskillende
vektore, waar elkeen 'n kolom,

291
00:17:10,099 --> 00:17:12,710
of jy kan dit oorweeg
as elkeen 'n ry.

292
00:17:12,710 --> 00:17:18,250
>> So ek stoor 'n matriks van 1 tot
9 en dan is ek spesifiseer 3 rye.

293
00:17:18,250 --> 00:17:23,364
So 1 tot 9 sal gee jou 'n vektor 1,
2, 3, 4, 5, 6, en al die pad tot 9.

294
00:17:23,364 --> 00:17:29,250
>> Een ding om ook in gedagte hou, is dat
R winkels waardes in kolom-groot-formaat.

295
00:17:29,250 --> 00:17:34,160
So met ander woorde, wanneer jy sien 1
tot 9, gaan dit te stoor them--

296
00:17:34,160 --> 00:17:36,370
dit gaan wees 1, 2,
3 in die eerste kolom,

297
00:17:36,370 --> 00:17:38,510
en dan sal dit doen 4, 5,
6 in die tweede kolom,

298
00:17:38,510 --> 00:17:41,440
en dan 7, 8, 9 in die derde kolom.

299
00:17:41,440 --> 00:17:45,570
>> En hier is 'n paar ander
algemene funksies wat jy kan gebruik.

300
00:17:45,570 --> 00:17:49,650
So dowwe mat, dit sal jou gee
die dimensies van die matriks.

301
00:17:49,650 --> 00:17:52,620
Dit gaan om terug te keer
'n vektor van die dimensie.

302
00:17:52,620 --> 00:17:55,580
So in hierdie geval, omdat
ons matriks is 3 by 3,

303
00:17:55,580 --> 00:18:01,900
dit gaan vir jou 'n
numeriese vektor wat is 3 3.

304
00:18:01,900 --> 00:18:05,270
>> En hier is net wat
matriksvermenigvuldiging.

305
00:18:05,270 --> 00:18:11,970
So gewoonlik, as jy net doen
asterisk-- so mat asterisk mat--

306
00:18:11,970 --> 00:18:15,380
dit gaan wees
komponent-wyse werking

307
00:18:15,380 --> 00:18:17,300
of wat genoem word die Hadamard produk.

308
00:18:17,300 --> 00:18:21,310
So dit gaan elke te doen
element komponent-wyse.

309
00:18:21,310 --> 00:18:23,610
Maar, as jy wil hê
matriks multiplication--

310
00:18:23,610 --> 00:18:29,380
so vermenigvuldig die eerste ry tye
die tweede matriks se eerste kolom

311
00:18:29,380 --> 00:18:34,510
en so on-- jy sal gebruik
hierdie persent operasie.

312
00:18:34,510 --> 00:18:38,110
>> En t van mat is net 'n
operasie vir getransponeerde.

313
00:18:38,110 --> 00:18:42,590
So ek sê neem die getransponeerde in
die matriks, vermenigvuldig dit met die matriks

314
00:18:42,590 --> 00:18:43,090
self.

315
00:18:43,090 --> 00:18:45,006
En dan gaan dit
terug te keer na jou 'n ander 3

316
00:18:45,006 --> 00:18:50,700
deur 3 matriks vertoning
die produk wat jy wil hê.

317
00:18:50,700 --> 00:18:53,750
>> En so dit was matriks.

318
00:18:53,750 --> 00:18:56,020
Hier is wat genoem word 'n data raam.

319
00:18:56,020 --> 00:19:00,780
A data raam wat jy kan dink as
'n matriks, maar elke kolom self

320
00:19:00,780 --> 00:19:02,990
gaan wees van 'n ander soort.

321
00:19:02,990 --> 00:19:07,320
>> So, wat is regtig cool oor data
rame is dat in data-ontleding self,

322
00:19:07,320 --> 00:19:11,260
jy gaan al hierdie te hê
heterogene data en al hierdie werklik

323
00:19:11,260 --> 00:19:15,640
morsig dinge waar elk van die kolomme
hulself kan word van verskillende tipes.

324
00:19:15,640 --> 00:19:21,460
So hier ek sê 'n
data raam, doen SY 1-3,

325
00:19:21,460 --> 00:19:24,750
en dan ook 'n karakter vektor.

326
00:19:24,750 --> 00:19:28,470
So kan ek indeks deur
elk van hierdie kolomme

327
00:19:28,470 --> 00:19:30,930
en dan sal ek die waardes self.

328
00:19:30,930 --> 00:19:34,370
En jy kan ook doen 'n soort
van bedrywighede op data rame.

329
00:19:34,370 --> 00:19:38,040
En die meeste van die tyd wanneer jy
data-analise of 'n soort doen

330
00:19:38,040 --> 00:19:42,042
van preprocessing, sal jy
werk met hierdie data strukture

331
00:19:42,042 --> 00:19:44,250
waar elke kolom gaan
te wees van 'n ander soort.

332
00:19:44,250 --> 00:19:47,880

333
00:19:47,880 --> 00:19:52,970
>> Ten slotte, so dit is in wese net
die vier noodsaaklike voorwerpe in R. Lys

334
00:19:52,970 --> 00:19:55,820
sal net versamel enige
ander voorwerpe wat jy wil.

335
00:19:55,820 --> 00:20:00,130
So sal dit in die winkel in een
veranderlike wat jy maklik kan bekom.

336
00:20:00,130 --> 00:20:02,370
>> So hier, ek neem 'n lys.

337
00:20:02,370 --> 00:20:04,460
Ek sê dinge gelyk aan 3.

338
00:20:04,460 --> 00:20:08,060
So ek gaan een element te hê in
die lys, en dit is goed genoem,

339
00:20:08,060 --> 00:20:10,570
en dit gaan om die waarde 3 te hê.

340
00:20:10,570 --> 00:20:13,140
>> Ek kan ook 'n matriks.

341
00:20:13,140 --> 00:20:17,970
So, dit is 1 tot 4 en die einde ry
gelyk 2, so 'n 2 by 2 matriks.

342
00:20:17,970 --> 00:20:20,270
Ook in die lys en dit genoem mat.

343
00:20:20,270 --> 00:20:24,690
moreStuff, 'n karakter string,
en selfs 'n ander lys op sigself.

344
00:20:24,690 --> 00:20:27,710
>> So, dit is 'n lys wat is 5 en beer.

345
00:20:27,710 --> 00:20:30,990
So het dit die waarde 5 en dit
het die karakter string beer

346
00:20:30,990 --> 00:20:32,710
en dit is 'n lys in 'n lys.

347
00:20:32,710 --> 00:20:35,965
So kan jy hierdie dinge het
rekursiewe dinge waar

348
00:20:35,965 --> 00:20:38,230
jy het another-- n
tik in die tipe.

349
00:20:38,230 --> 00:20:41,420
So so, kan jy 'n matriks het
binne 'n ander matriks en so aan.

350
00:20:41,420 --> 00:20:44,264
En 'n lys is net 'n goeie manier
van die insameling en saamgevoeg

351
00:20:44,264 --> 00:20:45,430
al hierdie verskillende voorwerpe.

352
00:20:45,430 --> 00:20:50,210

353
00:20:50,210 --> 00:20:57,150
>> En ten slotte, hier is net help in die geval
Dit was net weg baie vinnig verby.

354
00:20:57,150 --> 00:21:01,350
So wanneer jy verward
oor 'n soort van funksie,

355
00:21:01,350 --> 00:21:03,510
jy kan hulp van daardie funksie te doen.

356
00:21:03,510 --> 00:21:07,120
Sodat jy kan help matriks
of 'n vraagteken matriks.

357
00:21:07,120 --> 00:21:11,430
En hulp en die vraagteken is
net snelskrif vir die dieselfde ding

358
00:21:11,430 --> 00:21:13,040
sodat hulle is aliasse.

359
00:21:13,040 --> 00:21:16,820
>> lm is 'n funksie wat
net nie 'n lineêre model.

360
00:21:16,820 --> 00:21:20,340
Maar as jy net het geen idee hoe om dit
werk, kan jy net hulp van lm doen

361
00:21:20,340 --> 00:21:24,610
en wat gee jou 'n paar
soort van dokumentasie wat

362
00:21:24,610 --> 00:21:27,960
lyk amper soos 'n
man bladsy in Unix, waar

363
00:21:27,960 --> 00:21:34,210
jy het 'n kort beskrywing van wat
dit doen nie, ook wat sy argumente is,

364
00:21:34,210 --> 00:21:38,850
wat dit terug, en net wenke oor hoe
om dit te gebruik, en 'n paar voorbeelde sowel.

365
00:21:38,850 --> 00:21:41,680

366
00:21:41,680 --> 00:21:52,890
>> So laat my voor en show gaan
sommige demo van die gebruik van R. OK.

367
00:21:52,890 --> 00:21:55,470
So het ek oor baie
vinnig net die data

368
00:21:55,470 --> 00:21:59,440
strukture en 'n soort van die
op-- sommige van die bedrywighede.

369
00:21:59,440 --> 00:22:02,960
Hier is 'n paar funksies.

370
00:22:02,960 --> 00:22:06,750
>> So hier is ek net gaan
'n funksie te definieer.

371
00:22:06,750 --> 00:22:09,970
So ek ook met behulp van
opdrag operateur hier,

372
00:22:09,970 --> 00:22:12,610
en dan ek sê
verklaar dat dit as 'n funksie.

373
00:22:12,610 --> 00:22:14,140
En dit neem om die waarde x.

374
00:22:14,140 --> 00:22:18,210
So, dit is 'n waarde wat jy wil hê
en ek gaan om terug te keer x self.

375
00:22:18,210 --> 00:22:20,840
So, dit is die identiteit funksie.

376
00:22:20,840 --> 00:22:23,670
>> En wat is koel oor hierdie
in vergelyking met ander tale

377
00:22:23,670 --> 00:22:26,330
en 'n ander 'n lae-vlak
tale is dat x

378
00:22:26,330 --> 00:22:29,350
kan wees van enige tipe self
en dit sal die tipe terugkeer.

379
00:22:29,350 --> 00:22:35,251
Sodat jy kan imagine-- so laat
my net loop hierdie vinnig.

380
00:22:35,251 --> 00:22:35,750
Jammer.

381
00:22:35,750 --> 00:22:40,300
>> So een ding wat ek moet ook melding
is dat hierdie editor Ek gebruik

382
00:22:40,300 --> 00:22:41,380
genoem rstudio.

383
00:22:41,380 --> 00:22:44,389
Dit is wat genoem word 'n IDE.

384
00:22:44,389 --> 00:22:46,180
En een ding wat
baie mooi oor hierdie

385
00:22:46,180 --> 00:22:51,500
is dat dit sluit 'n groot deel van die
dinge wat jy wil doen in R self

386
00:22:51,500 --> 00:22:53,180
net baie intuïtief.

387
00:22:53,180 --> 00:22:55,550
>> So hier is 'n tolk console.

388
00:22:55,550 --> 00:23:02,160
So so, kan jy ook hierdie
konsole rou net deur 'n kapitaal R.

389
00:23:02,160 --> 00:23:05,630
En dit is presies die
dieselfde ding as die konsole.

390
00:23:05,630 --> 00:23:12,210
So ek kan net doen id funksie x, x, x.

391
00:23:12,210 --> 00:23:16,130
En then-- en dan
sal goed self.

392
00:23:16,130 --> 00:23:19,200

393
00:23:19,200 --> 00:23:21,740
>> So rstudio is groot
want dit het die konsole.

394
00:23:21,740 --> 00:23:25,360
Dit het ook die dokumente
jy wil om te loop op.

395
00:23:25,360 --> 00:23:28,629
En dan is dit het 'n paar veranderlikes
dat jy kan sien in 'n omgewing.

396
00:23:28,629 --> 00:23:30,420
En dan, as jy '
erwe te doen, dan is jy

397
00:23:30,420 --> 00:23:33,730
kan net sien dit hier, in teenstelling met
die bestuur van al hierdie verskillende vensters

398
00:23:33,730 --> 00:23:35,940
deur hulself.

399
00:23:35,940 --> 00:23:40,530
>> Ek het eintlik persoonlik gebruik Vim, maar ek
voel soos rstudio is uitstekend net

400
00:23:40,530 --> 00:23:44,640
vir die kry 'n goeie idee
hoe R. Gewoonlik gebruik,

401
00:23:44,640 --> 00:23:47,040
wanneer jy probeer om te
leer 'n paar nuwe taak,

402
00:23:47,040 --> 00:23:49,590
jy wil nie om te hanteer
te veel dinge op een slag.

403
00:23:49,590 --> 00:23:53,120
So R is net 'n very-- rstudio
is 'n baie goeie manier van leer R

404
00:23:53,120 --> 00:23:56,760
sonder om te gaan met
al hierdie ander dinge.

405
00:23:56,760 --> 00:23:58,600
>> So hier Ek hardloop id hallo.

406
00:23:58,600 --> 00:24:00,090
Dit keer terug hallo.

407
00:24:00,090 --> 00:24:01,740
id 123.

408
00:24:01,740 --> 00:24:04,610
Hier is 'n vektor van heelgetalle.

409
00:24:04,610 --> 00:24:08,620
So op soortgelyke wyse, want jy kan
neem 'n ander soort van waarde,

410
00:24:08,620 --> 00:24:16,060
wat jy kan doen terugkeer id van
x sodat dit terugkeer 1234 en 5.

411
00:24:16,060 --> 00:24:22,210
>> En laat my net wys dat
dit is inderdaad 'n heelgetal.

412
00:24:22,210 --> 00:24:28,800
En so, as jy doen die klas
id x, dit gaan heelgetal wees.

413
00:24:28,800 --> 00:24:34,170
En dan, kan jy ook
vergelyk die twee en dit is waar.

414
00:24:34,170 --> 00:24:38,350
So ek gekyk word of id van x
gelyk gelykes x en kennis

415
00:24:38,350 --> 00:24:39,760
dat dit gee jou twee TRUEs.

416
00:24:39,760 --> 00:24:44,280
So is dit nie te sê is
die twee voorwerpe identies,

417
00:24:44,280 --> 00:24:46,845
maar elkeen van die inskrywings
binne die vektore identies.

418
00:24:46,845 --> 00:24:50,000

419
00:24:50,000 --> 00:24:52,090
>> Hier is bounded.compare.

420
00:24:52,090 --> 00:24:58,470
So, dit is 'n bietjie meer ingewikkeld
in dat dit 'n as toestand en anders

421
00:24:58,470 --> 00:25:00,960
en dan neem dit twee
argumente op 'n tyd.

422
00:25:00,960 --> 00:25:02,640
So x is van enige soort.

423
00:25:02,640 --> 00:25:06,280
En ek sê dit
tweede argument is 'n.

424
00:25:06,280 --> 00:25:08,380
Dit kan enigiets wees as well.

425
00:25:08,380 --> 00:25:12,490
Maar by verstek, dit gaan te neem
5 as jy nie spesifiseer niks.

426
00:25:12,490 --> 00:25:16,730
>> So hier gaan ek om te sê
As x is groter as 'n.

427
00:25:16,730 --> 00:25:19,220
So as ek spesifiseer nie 'n, dit
sê as x is groter as 5,

428
00:25:19,220 --> 00:25:20,470
dan gaan ek om terug te keer WAAR.

429
00:25:20,470 --> 00:25:23,230
anders, ek gaan om terug te keer ONWAAR is.

430
00:25:23,230 --> 00:25:24,870
So laat my gaan voort en definieer hierdie.

431
00:25:24,870 --> 00:25:30,600

432
00:25:30,600 --> 00:25:34,550
>> En nou gaan ek
hardloop bounded.compare 3.

433
00:25:34,550 --> 00:25:39,150
So dit sê is 3 minder
than-- is 3 meer as 5.

434
00:25:39,150 --> 00:25:41,830
Nee, dit is nie so ONWAAR is.

435
00:25:41,830 --> 00:25:46,550
>> En bounded.compare 3 en ek gaan
om dit te vergelyk met 'n gelykes 2.

436
00:25:46,550 --> 00:25:50,700
So nou is ek sê ja, nou ek
wil 'n iets anders te wees.

437
00:25:50,700 --> 00:25:52,750
So ek gaan 'n om te sê, moet jy 2.

438
00:25:52,750 --> 00:25:56,640
>> Ek kan óf doen hierdie soort van
notasie of ek sê 'n gelykes 2.

439
00:25:56,640 --> 00:25:58,720
Dit is 'n meer leesbare
in dat wanneer jy

440
00:25:58,720 --> 00:26:01,450
kyk na hierdie werklik
ingewikkelde funksies wat

441
00:26:01,450 --> 00:26:08,110
neem verskeie arguments-- en hierdie
kan dosyne oftentimes-- net sê

442
00:26:08,110 --> 00:26:11,140
'n gelykes 2 is meer leesbaar is vir
jou sodat later in die toekoms

443
00:26:11,140 --> 00:26:13,020
sal jy weet wat jy doen.

444
00:26:13,020 --> 00:26:17,120
>> So in hierdie geval, ek is
woord is 3 meer as 2.

445
00:26:17,120 --> 00:26:18,270
Ja, dit is.

446
00:26:18,270 --> 00:26:22,350
En so, kan ek net verwyder
en sê, is 3 meer as 2

447
00:26:22,350 --> 00:26:23,440
waar 'n gelykes 2.

448
00:26:23,440 --> 00:26:26,230
En dit is ook waar.

449
00:26:26,230 --> 00:26:26,730
Ja?

450
00:26:26,730 --> 00:26:29,670
>> GEHOOR: Is jy
uitvoering reël vir reël?

451
00:26:29,670 --> 00:26:30,670
>> Dustin TRAN: Ja, ek is.

452
00:26:30,670 --> 00:26:33,900
So wat ek hier doen, is
neem hierdie teks document--

453
00:26:33,900 --> 00:26:39,825
en wat is groot oor rstudio is dat
Ek kan net hardloop 'n short-- n sleutel kombenasie.

454
00:26:39,825 --> 00:26:41,820
So ek doen Control-Enter.

455
00:26:41,820 --> 00:26:44,850
>> En dan, ek neem die
lyn in die teks dokument

456
00:26:44,850 --> 00:26:46,710
en dan om in die konsole.

457
00:26:46,710 --> 00:26:50,800
So hier ek sê, bounded.compare
en ek doen Control-X.

458
00:26:50,800 --> 00:26:52,540
So ek kan net loop hier.

459
00:26:52,540 --> 00:26:54,920
En dan is dit sal neem om die
lyn en dan sit dit hier.

460
00:26:54,920 --> 00:26:57,900
En dan op soortgelyke wyse, kan ek nie loop hier.

461
00:26:57,900 --> 00:27:04,630
En dan sal dit hou net die definisie
die lyne in die konsole soos dit.

462
00:27:04,630 --> 00:27:10,690
>> En as jy ook kennis van die krullerige
draadjies is daar net soos in C sintaksis.

463
00:27:10,690 --> 00:27:13,910
x-- indien die indien toestand is ook
gaan hakies te gebruik en dan

464
00:27:13,910 --> 00:27:15,350
jy kan gebruik anders.

465
00:27:15,350 --> 00:27:17,496
Nog een is anders as.

466
00:27:17,496 --> 00:27:21,440
So dit gaan wees x
gelyk is gelyk aan ', byvoorbeeld.

467
00:27:21,440 --> 00:27:24,190

468
00:27:24,190 --> 00:27:26,350
En dan gaan ek
terug iets hier.

469
00:27:26,350 --> 00:27:29,490
>> Let daarop dat daar twee verskillende
dinge hier wat gaan aan.

470
00:27:29,490 --> 00:27:34,360
Een daarvan is dat hier ek spesifiseer
terugkeer om die waarde WAAR.

471
00:27:34,360 --> 00:27:35,950
Hier is ek net sê x.

472
00:27:35,950 --> 00:27:39,970
So R sal gewoonlik deur verstek
neem die laaste arguments--

473
00:27:39,970 --> 00:27:43,510
of neem die laaste reël van die kode,
en wat sal wees wat dit teruggekeer.

474
00:27:43,510 --> 00:27:46,920
So hier is dit dieselfde
iets soos dit te doen terugkeer x.

475
00:27:46,920 --> 00:27:49,450

476
00:27:49,450 --> 00:27:50,540
>> En net om jou te wys.

477
00:27:50,540 --> 00:27:54,000

478
00:27:54,000 --> 00:27:57,052
En dan, sal dit werk net so.

479
00:27:57,052 --> 00:27:58,260
So laat my gaan voort met hierdie.

480
00:27:58,260 --> 00:28:00,630
>> So anders as.

481
00:28:00,630 --> 00:28:04,060
En regtig, ek kan terugkeer
iets wat ek wil.

482
00:28:04,060 --> 00:28:06,680
So ek het nie eens te
terugkeer Booleans al die tyd,

483
00:28:06,680 --> 00:28:08,410
Ek kan net terug iets anders.

484
00:28:08,410 --> 00:28:10,670
So ek kan terugkeer beer doen.

485
00:28:10,670 --> 00:28:12,989
>> So as x gelyk is gelyk aan ',
dit gaan beer om terug te keer.

486
00:28:12,989 --> 00:28:14,530
Andersins, dit gaan om terug te keer WAAR.

487
00:28:14,530 --> 00:28:19,310
Ek kan ook nie 'n vektor
of regtig iets.

488
00:28:19,310 --> 00:28:22,210
>> En gewoonlik in staties
getikte tale,

489
00:28:22,210 --> 00:28:23,840
jy het 'n soort hier spesifiseer.

490
00:28:23,840 --> 00:28:25,750
En agterkom dat dit net kan wees nie.

491
00:28:25,750 --> 00:28:32,400
En R is intelligent genoeg dat dit
sal net doen nie en dit sal werk boete.

492
00:28:32,400 --> 00:28:33,620
>> So laat my definieer hierdie.

493
00:28:33,620 --> 00:28:39,460

494
00:28:39,460 --> 00:28:41,230
Unexpected-- oh sorry.

495
00:28:41,230 --> 00:28:44,336
Dit moet 'n krullerige brace hier te wees.

496
00:28:44,336 --> 00:28:44,836
OK.

497
00:28:44,836 --> 00:28:45,336
Cool.

498
00:28:45,336 --> 00:28:52,580

499
00:28:52,580 --> 00:28:54,530
Alle regte.

500
00:28:54,530 --> 00:28:58,250
So laat ons nou vergelyk 3 en 'n gelykes 3.

501
00:28:58,250 --> 00:29:01,860
So dit moet return--
yeah-- die waarde beer.

502
00:29:01,860 --> 00:29:06,740
>> So nou 'n meer algemene ding is soos
Wat van ander data strukture.

503
00:29:06,740 --> 00:29:09,110
So jy het hierdie funksie.

504
00:29:09,110 --> 00:29:15,360
Dit gaan om te werk op enige soort
van waarde soos 3 of enige numeriese,

505
00:29:15,360 --> 00:29:17,500
Met ander woorde, dubbel.

506
00:29:17,500 --> 00:29:19,330
>> Maar wat van iets soos 'n vektor.

507
00:29:19,330 --> 00:29:27,750
So wat gebeur as jy so do-- Ek is
gaan val aan, sê, 4 toe te ken aan 6.

508
00:29:27,750 --> 00:29:31,640
So as ek terug kom nie, so
is 'n vektor van 4, 5, 6.

509
00:29:31,640 --> 00:29:34,935
>> Nou laat ons kyk wat gebeur
as ek dit doen bounded.compare val.

510
00:29:34,935 --> 00:29:37,680

511
00:29:37,680 --> 00:29:42,450
So dit gaan om jou te gee 15 1251.

512
00:29:42,450 --> 00:29:46,440
So met ander woorde, dit sê
As jy kyk na hierdie toestand

513
00:29:46,440 --> 00:29:50,040
so dit sê x is minder
as 'n of iets.

514
00:29:50,040 --> 00:29:51,880
So, dit is 'n bietjie
verwarrend want nou

515
00:29:51,880 --> 00:29:53,379
jy weet net nie wat gaan aan.

516
00:29:53,379 --> 00:29:58,690
So ek dink een ding wat werklik
goed oor net probeer om te ontfout

517
00:29:58,690 --> 00:30:04,600
is dat jy net kan doen Val is groter
as 'n en kyk wat daar gebeur.

518
00:30:04,600 --> 00:30:09,720
>> So val-- n is by verstek 5 so
Laat ons net Val meer as 5.

519
00:30:09,720 --> 00:30:14,280
So, dit is 'n vektor ONWAAR ONWAAR WAAR.

520
00:30:14,280 --> 00:30:17,206
So nou wanneer jy op soek na
hierdie, dit gaan om te sê as,

521
00:30:17,206 --> 00:30:20,080
en dan gaan dit te gee jy hierdie
is 'n vektor van false false WAAR.

522
00:30:20,080 --> 00:30:23,450
>> So wanneer jy dit in R, R
het geen idee wat jy doen.

523
00:30:23,450 --> 00:30:26,650
Omdat dit verwag 'n enkele
waarde, wat is 'n Boole, en nou

524
00:30:26,650 --> 00:30:29,420
jy gee dit 'n vektor van Booleans.

525
00:30:29,420 --> 00:30:31,970
So by verstek, R is net
gaan om te sê wat die heck,

526
00:30:31,970 --> 00:30:35,440
Ek gaan om te aanvaar dat jy
gaan die eerste element hier neem.

527
00:30:35,440 --> 00:30:38,320
So ek gaan say-- ek gaan
om aan te neem dat dit ONWAAR is.

528
00:30:38,320 --> 00:30:40,890
So dit gaan om te sê
Nee, dit is nie reg nie.

529
00:30:40,890 --> 00:30:45,246
>> Net so, dit gaan
wees Val gelyk gelyk aan 'n.

530
00:30:45,246 --> 00:30:47,244
Nee, jammer 5.

531
00:30:47,244 --> 00:30:48,910
En dit gaan ook om vals te wees as goed.

532
00:30:48,910 --> 00:30:52,410
So dit gaan nie om te sê,
dit is nie waar nie so goed so dit is

533
00:30:52,410 --> 00:30:53,680
gaan hierdie laaste een om terug te keer.

534
00:30:53,680 --> 00:30:56,420

535
00:30:56,420 --> 00:31:01,360
>> So, dit is óf 'n goeie ding of n slegte
ding, afhangende van hoe jy dit sien.

536
00:31:01,360 --> 00:31:05,104
Want as jy
die skep van hierdie funksies,

537
00:31:05,104 --> 00:31:06,770
jy nie eintlik weet wat gaan aan.

538
00:31:06,770 --> 00:31:10,210
So soms jy wil 'n fout wil,
of miskien het jy wil net 'n waarskuwing.

539
00:31:10,210 --> 00:31:12,160
In hierdie geval, R dit nie doen nie.

540
00:31:12,160 --> 00:31:14,300
So dit is regtig tot
jy die basis van wat

541
00:31:14,300 --> 00:31:17,310
jy dink die taal
moet doen in hierdie geval

542
00:31:17,310 --> 00:31:22,920
As jy in 'n vektor van Booleans slaag
wanneer jy doen 'n indien toestand.

543
00:31:22,920 --> 00:31:31,733
>> So kom ons sê dat jy het die oorspronklike
een met as anders terugkeer waar en jy

544
00:31:31,733 --> 00:31:34,190
gaan om terug te keer ONWAAR is.

545
00:31:34,190 --> 00:31:39,300
So een manier ekserpering
dit is om te sê ek

546
00:31:39,300 --> 00:31:41,530
nie eens hierdie voorwaardelike ding nodig.

547
00:31:41,530 --> 00:31:47,220
Nog 'n ding wat ek kan doen, is net
die terugkeer van die waardes self.

548
00:31:47,220 --> 00:31:53,240
So as jy sien, as jy
doen Val is groter as 5,

549
00:31:53,240 --> 00:31:56,350
dit gaan 'n terugkeer
vektor ONWAAR ONWAAR WAAR.

550
00:31:56,350 --> 00:31:58,850
>> Miskien is dit wat jy
wil vir bounded.compare.

551
00:31:58,850 --> 00:32:02,940
Jy wil 'n vektor van Booleans om terug te keer
waar dit vergelyk elk van die waardes

552
00:32:02,940 --> 00:32:04,190
vir hulself.

553
00:32:04,190 --> 00:32:11,165
So kan jy net nie bounded.compare
funksie x, 'n gelykes 5.

554
00:32:11,165 --> 00:32:13,322

555
00:32:13,322 --> 00:32:15,363
En dan in plaas van om
hierdie as anders toestand,

556
00:32:15,363 --> 00:32:21,430
Ek gaan net om terug te keer
x is groter as 5.

557
00:32:21,430 --> 00:32:23,620
So as dit waar is, dan
dit gaan om terug te keer WAAR.

558
00:32:23,620 --> 00:32:26,830
En dan as dit nie, dit is
gaan om terug te keer ONWAAR is.

559
00:32:26,830 --> 00:32:30,880
>> En dit sal werk vir
enige van hierdie strukture.

560
00:32:30,880 --> 00:32:41,450
So ek kan bounded.compare c 1 6 of 9
en dan gaan ek om te sê 'n gelykes 6,

561
00:32:41,450 --> 00:32:42,799
byvoorbeeld.

562
00:32:42,799 --> 00:32:44,840
En dan gaan dit
gee jou die reg Boole

563
00:32:44,840 --> 00:32:48,240
vektor wat jy ontwerp.

564
00:32:48,240 --> 00:32:50,660
>> So dit is net funksies
En nou, laat my net

565
00:32:50,660 --> 00:32:54,980
wys jou 'n paar interaktiewe beeldmateriaal.

566
00:32:54,980 --> 00:32:59,700
Ek dink nie ek het eintlik '
Wi-Fi hier so laat my net voort te gaan

567
00:32:59,700 --> 00:33:01,970
en slaan hierdie een wat ek dink.

568
00:33:01,970 --> 00:33:05,260
>> Maar een ding wat is cool
is egter dat as jy net

569
00:33:05,260 --> 00:33:09,600
wil 'n klomp van die toets
verskillende data opdragte,

570
00:33:09,600 --> 00:33:13,320
daar is 'n klomp van die verskillende datastelle
wat reeds preloaded in R.

571
00:33:13,320 --> 00:33:15,770
So een van hulle is
genoem die iris dataset.

572
00:33:15,770 --> 00:33:18,910
Dit is een van die mees bekende
kinders in die masjien leer.

573
00:33:18,910 --> 00:33:23,350
Jy sal gewoonlik net doen 'n soort van
toets gevalle te sien of jou kode loop.

574
00:33:23,350 --> 00:33:27,520
So laat ons net kyk wat iris is.

575
00:33:27,520 --> 00:33:33,130
>> So hierdie ding gaan
'n data raam te wees.

576
00:33:33,130 --> 00:33:36,000
En dit is soort van 'n lang, omdat
Ek het net gedruk iris.

577
00:33:36,000 --> 00:33:38,810
Dit is die druk van die hele ding.

578
00:33:38,810 --> 00:33:42,830
So dit het al hierdie verskillende name.

579
00:33:42,830 --> 00:33:45,505
So iris is 'n versameling
van verskillende blomme.

580
00:33:45,505 --> 00:33:48,830
In hierdie geval, is dit vertel
jy die spesies van dit,

581
00:33:48,830 --> 00:33:54,760
al hierdie verskillende breedtes en
lengtes van die kelkblaarkrans en die blom.

582
00:33:54,760 --> 00:33:58,880
>> En so normaal as
jy wil iris te druk,

583
00:33:58,880 --> 00:34:03,680
byvoorbeeld, jy nie wil hê om dit te hê
al hierdie dinge doen, want dit kan oorneem

584
00:34:03,680 --> 00:34:05,190
jou hele console.

585
00:34:05,190 --> 00:34:09,280
So een ding wat werklik
mooi is die hoof funksie.

586
00:34:09,280 --> 00:34:12,929
So as jy net doen hoof
iris, dit sal jou gee

587
00:34:12,929 --> 00:34:17,389
die eerste vyf rye, of ses wat ek dink.

588
00:34:17,389 --> 00:34:19,909
En jy dan goed,
kan net hier spesifiseer.

589
00:34:19,909 --> 00:34:22,914
So 20-- sal dit gee
jy die eerste 20 rye.

590
00:34:22,914 --> 00:34:24,830
En ek was eintlik soort
verbaas dat dit

591
00:34:24,830 --> 00:34:28,770
my gegee het ses so laat my gaan voort
en kyk iris-- of kop, jammer.

592
00:34:28,770 --> 00:34:31,699

593
00:34:31,699 --> 00:34:34,960
En hier is dit sal gee
u die dokumentasie

594
00:34:34,960 --> 00:34:37,960
van wat die waarde kop nie.

595
00:34:37,960 --> 00:34:40,839
So dit gee die eerste
of die laaste van 'n voorwerp.

596
00:34:40,839 --> 00:34:42,630
En dan gaan ek
kyk na die standaard.

597
00:34:42,630 --> 00:34:47,340
En dan sê dit dat die verstek
metode kop x en N gelyk 6L.

598
00:34:47,340 --> 00:34:50,620
So hierdie gee die eerste ses elemente.

599
00:34:50,620 --> 00:34:55,050
En insgelyks as jy hier sien, het ek
het nie n te spesifiseer gelyk 6.

600
00:34:55,050 --> 00:34:56,840
By verstek dit gebruik ses, dink ek.

601
00:34:56,840 --> 00:35:00,130
En dan, as ek wil 'n sekere spesifiseer
waarde, dan kan ek sien wat as goed.

602
00:35:00,130 --> 00:35:02,970

603
00:35:02,970 --> 00:35:10,592
>> So dit is 'n paar eenvoudige opdragte en
hier is 'n ander een wat just-- goed,

604
00:35:10,592 --> 00:35:12,550
Ek can-- dit is eintlik
'n bietjie meer kompleks,

605
00:35:12,550 --> 00:35:17,130
maar dit sal net die klas
van elke kolom van die iris dataset.

606
00:35:17,130 --> 00:35:20,910
So dit sal jou wys wat elk van hierdie
kolomme is in terme van hul tipes.

607
00:35:20,910 --> 00:35:23,665
So kelkblaarkrans lengte is numeriese,
kelkblaarkrans breedte numeriese.

608
00:35:23,665 --> 00:35:26,540
Al hierdie waardes is net numeriese
want jy kan vertel van hierdie data

609
00:35:26,540 --> 00:35:29,440
struktureer dit is
al gaan numeriese.

610
00:35:29,440 --> 00:35:34,310
>> En die Soort kolom
gaan 'n faktor wees.

611
00:35:34,310 --> 00:35:37,270
So normaalweg, sou jy dink dat
dit is soos 'n karakter string.

612
00:35:37,270 --> 00:35:48,830
Maar as jy net doen irisSpecies,
en dan gaan ek kop 5 te doen,

613
00:35:48,830 --> 00:35:51,820
en dit gaan druk
uit die eerste vyf waardes.

614
00:35:51,820 --> 00:35:54,150
>> En dan agterkom vlakke.

615
00:35:54,150 --> 00:35:58,870
So dit is saying-- dit is R se manier
van 'n kategoriese veranderlikes.

616
00:35:58,870 --> 00:36:03,765
So in plaas van net
met karakterstringe,

617
00:36:03,765 --> 00:36:06,740
dit het vlakke spesifiseer
wat van hierdie dinge is.

618
00:36:06,740 --> 00:36:12,450
>> So kom ons sê irisSpecies 1.

619
00:36:12,450 --> 00:36:17,690
So wat jy hier wil doen, is ek
subsetting hierdie Soort kolom.

620
00:36:17,690 --> 00:36:21,480
So dit neem die
Soort kolom en dan

621
00:36:21,480 --> 00:36:23,820
dit indekse die eerste element te kry.

622
00:36:23,820 --> 00:36:27,140
So dit moet gee jou setosa.

623
00:36:27,140 --> 00:36:28,710
En dit gee jou ook vlakke hier.

624
00:36:28,710 --> 00:36:32,812
>> So kan jy ook vergelyk
om dit te die karakter setosa

625
00:36:32,812 --> 00:36:34,645
en dit is nie van plan
om waar te wees, want die een

626
00:36:34,645 --> 00:36:37,940
is van 'n ander soort as die ander.

627
00:36:37,940 --> 00:36:40,590
Of ek dink dit is waar, want R
is meer intelligent as dit.

628
00:36:40,590 --> 00:36:45,420
En dit lyk op hierdie en dan
sê, miskien is dit wat jy wil.

629
00:36:45,420 --> 00:36:51,860
So dit gaan om die karakter te sê
string setosa is dieselfde as hierdie een.

630
00:36:51,860 --> 00:37:01,290
En dan so, kan jy
ook net gryp hierdie soos so aan.

631
00:37:01,290 --> 00:37:05,580
>> So dit is net 'n soort van
vinnige bevele van die dataset.

632
00:37:05,580 --> 00:37:08,030
So hier is 'n paar data eksplorasie.

633
00:37:08,030 --> 00:37:11,360
So, dit is 'n bietjie meer
betrokke by die data-analise.

634
00:37:11,360 --> 00:37:18,340
En dit is geneem uit 'n paar
Boot Camp in R in Berkeley.

635
00:37:18,340 --> 00:37:20,790
>> So biblioteek buitelandse.

636
00:37:20,790 --> 00:37:24,880
So ek gaan om te laai in 'n
biblioteek wat genoem buitelandse.

637
00:37:24,880 --> 00:37:32,460
So dit gaan my te gee read.dta
so aanvaar dat ek hierdie dataset.

638
00:37:32,460 --> 00:37:39,000
Dit word in die huidige gestoor
werk gids van my console.

639
00:37:39,000 --> 00:37:42,190
So laat ons net sien wat
die werk gids is.

640
00:37:42,190 --> 00:37:44,620
>> So hier is my gids te werk.

641
00:37:44,620 --> 00:37:50,040
En lees dot data, hierdie
ding, sê hierdie lêer

642
00:37:50,040 --> 00:37:54,650
is geleë in die data gids van
hierdie huidige werk gids.

643
00:37:54,650 --> 00:38:00,520
En read.dta dit is nie
'n verstek opdrag.

644
00:38:00,520 --> 00:38:02,760
Ek dink ek laai dit in reeds.

645
00:38:02,760 --> 00:38:04,750
IEI aanvaar ek gelaai dit in reeds.

646
00:38:04,750 --> 00:38:08,115
>> Maar so read.dta gaan nie
'n verstek opdrag te wees.

647
00:38:08,115 --> 00:38:11,550
En dit is hoekom jy gaan te hê
om te laai in hierdie biblioteek package--

648
00:38:11,550 --> 00:38:14,500
hierdie pakket genaamd buitelandse.

649
00:38:14,500 --> 00:38:16,690
En as jy nie het nie
die pakket, dink ek

650
00:38:16,690 --> 00:38:19,180
buitelandse is een van die ingeboude in kinders.

651
00:38:19,180 --> 00:38:31,150
Anders, kan jy ook
doen install.packages

652
00:38:31,150 --> 00:38:33,180
en dit sal die pakket installeer.

653
00:38:33,180 --> 00:38:36,878
En dit sal vir jou R. Uh, nee.

654
00:38:36,878 --> 00:38:39,830

655
00:38:39,830 --> 00:38:43,140
En dan is ek net gaan om te stop
dit omdat ek het dit reeds.

656
00:38:43,140 --> 00:38:46,920
>> Maar wat is regtig lekker oor R
is dat die pakket bestuur

657
00:38:46,920 --> 00:38:48,510
stelsel is baie elegant.

658
00:38:48,510 --> 00:38:52,470
Want dit sal alles stoor
baie mooi vir jou.

659
00:38:52,470 --> 00:38:59,780
So in hierdie geval, dit gaan om te slaan
dit in, glo ek, hierdie biblioteek hier.

660
00:38:59,780 --> 00:39:02,390
>> So wanneer jy wil
nuwe pakkette te installeer,

661
00:39:02,390 --> 00:39:04,980
dit is net so eenvoudig soos
doen install.packages

662
00:39:04,980 --> 00:39:07,500
en R sal almal te bestuur
die pakkette vir jou.

663
00:39:07,500 --> 00:39:12,900
So jy hoef nie iets te doen in
Python, waar jy moet eksterne pakket

664
00:39:12,900 --> 00:39:15,330
bestuurders soos papier
Anaconda waar jy

665
00:39:15,330 --> 00:39:18,310
doing-- jy installeer die
pakkette buite Python

666
00:39:18,310 --> 00:39:20,940
en dan probeer jy dit self uit te voer.

667
00:39:20,940 --> 00:39:22,210
So, dit is baie mooi manier.

668
00:39:22,210 --> 00:39:25,590
>> En install.packages vereis internet.

669
00:39:25,590 --> 00:39:31,950
Dit neem dit van 'n bediener
en die bron wat

670
00:39:31,950 --> 00:39:33,960
versamel al die
pakkette is CRAN genoem.

671
00:39:33,960 --> 00:39:40,690
En jy kan spesifiseer watter soort spieël
jy wil die pakkette te laai van.

672
00:39:40,690 --> 00:39:43,420
>> So hier is ek neem hierdie dataset.

673
00:39:43,420 --> 00:39:46,240
Ek lees dit in die gebruik van hierdie funksie.

674
00:39:46,240 --> 00:39:49,360
So laat my gaan voort en doen dit.

675
00:39:49,360 --> 00:39:52,900
>> So laat ons aanvaar dat
jy het hierdie dataset

676
00:39:52,900 --> 00:39:55,550
en jy het absoluut
geen idee wat dit is.

677
00:39:55,550 --> 00:39:58,560
En dit kom eintlik op
redelik dikwels in die bedryf

678
00:39:58,560 --> 00:40:00,910
waar jy net hierdie
tonne en tonne van morsig dinge

679
00:40:00,910 --> 00:40:02,890
en hulle is ongelooflik sonder etiket.

680
00:40:02,890 --> 00:40:06,380
So hier het ek hierdie
dataset en ek weet nie

681
00:40:06,380 --> 00:40:08,400
wat dit is, sodat ek net
wys om dit te sien.

682
00:40:08,400 --> 00:40:10,620
>> So ek gaan eerste hoof te doen.

683
00:40:10,620 --> 00:40:14,190
So ek die eerste ses kyk
kolomme van wat hierdie dataset is.

684
00:40:14,190 --> 00:40:21,730
So, dit is die staat, pres04, en dan
al hierdie verskillende soort van kolomme.

685
00:40:21,730 --> 00:40:25,612
En wat is interessant
hier, dink ek, is dat jy

686
00:40:25,612 --> 00:40:27,945
sou aanvaar dat dit lyk
soos 'n soort van die verkiesing.

687
00:40:27,945 --> 00:40:30,482

688
00:40:30,482 --> 00:40:32,190
En ek dink net uit
kyk na die lêer

689
00:40:32,190 --> 00:40:41,070
noem dit 'n soort van die versameling
van data oor kandidate of kiesers

690
00:40:41,070 --> 00:40:44,920
wat vir 'n spesifieke presidente gestem
of president kandidate

691
00:40:44,920 --> 00:40:46,550
vir die 2004-verkiesing.

692
00:40:46,550 --> 00:40:52,920
>> So hier is waardes 1, 2
so 'n manier te stoor

693
00:40:52,920 --> 00:40:56,540
die president kandidate
is hulle name.

694
00:40:56,540 --> 00:40:59,780
In hierdie geval, dit lyk soos
hulle is net heelgetalwaardes.

695
00:40:59,780 --> 00:41:04,030
So 2004, was dit Bush
versus Kerry Ek glo nie.

696
00:41:04,030 --> 00:41:09,010
En nou, kom ons sê jy weet net nie
of 1 stem ooreen met Bush of 2

697
00:41:09,010 --> 00:41:11,703
ooreenstem met Kerry of en
so aan en so voort, reg?

698
00:41:11,703 --> 00:41:15,860
>> En dit is net vir my,
'n redelik algemene probleem.

699
00:41:15,860 --> 00:41:18,230
So wat kan jy doen in hierdie geval?

700
00:41:18,230 --> 00:41:20,000
So laat ons gaan al hierdie ander dinge.

701
00:41:20,000 --> 00:41:22,790
>> staat, ek neem hierdie
kom uit verskillende lande.

702
00:41:22,790 --> 00:41:25,100
partyid, inkomste.

703
00:41:25,100 --> 00:41:27,710
Kom ons kyk na partyid.

704
00:41:27,710 --> 00:41:32,800
So miskien een ding wat jy kan doen, is om
kyk na elk van die waarnemings

705
00:41:32,800 --> 00:41:36,250
wat 'n partyid van die Republikeinse
of demokratiese of iets.

706
00:41:36,250 --> 00:41:38,170
So laat ons net kyk na wat partyid is.

707
00:41:38,170 --> 00:41:41,946
>> So ek gaan neem
dat en dan gaan ek

708
00:41:41,946 --> 00:41:47,960
hierdie dollar teken te doen
operateur wat ek gedoen het voorheen

709
00:41:47,960 --> 00:41:50,770
en dit gaan
subset aan daardie kolom.

710
00:41:50,770 --> 00:41:57,760
En dan gaan ek hierdie aan die hoof in
20, net om te sien wat dit lyk.

711
00:41:57,760 --> 00:42:00,170
>> So dit is net 'n klomp van die NAS.

712
00:42:00,170 --> 00:42:02,800
So met ander woorde, jy het
ontbreek data oor hierdie ouens.

713
00:42:02,800 --> 00:42:08,100
Maar jy moet ook agterkom
dat partyid is 'n faktor

714
00:42:08,100 --> 00:42:10,030
so dit gee jou verskillende kategorieë.

715
00:42:10,030 --> 00:42:14,170
So met ander woorde, kan partyid neem
Demokratiese, Republikeinse, Onafhanklike,

716
00:42:14,170 --> 00:42:16,640
of iets anders.

717
00:42:16,640 --> 00:42:23,940
>> So laat ons gaan voort en laat ons
sien watter van hierdie is-- O, OK.

718
00:42:23,940 --> 00:42:28,480
So ek gaan subset
te partyid en dan

719
00:42:28,480 --> 00:42:32,780
kyk na watter is
Demokratiese, byvoorbeeld.

720
00:42:32,780 --> 00:42:37,150
Dit gaan vir jou 'n Boole,
'n groot Boole van TRUEs en FALSEs.

721
00:42:37,150 --> 00:42:41,630
>> En nou, kom ons sê ek wil
te subset van hierdie ouens.

722
00:42:41,630 --> 00:42:47,260
So dit gaan my dat te neem en
subset na wat ookal waarnemings

723
00:42:47,260 --> 00:42:48,910
het partyid gelykes gelyk demokratiese.

724
00:42:48,910 --> 00:42:52,830

725
00:42:52,830 --> 00:42:55,180
En dit is nogal lank, weens
daar is so baie van hulle.

726
00:42:55,180 --> 00:42:59,060
So nou, ek gaan om dit te kop in 20.

727
00:42:59,060 --> 00:43:05,690

728
00:43:05,690 --> 00:43:11,270
>> En as jy agterkom, is gelyk aan gelykes
is interessant dat jy

729
00:43:11,270 --> 00:43:13,250
already-- jy ook met die NAS.

730
00:43:13,250 --> 00:43:19,010
So in hierdie geval, het jy nog nie kan kry
enige inligting, want nou het jy NAS

731
00:43:19,010 --> 00:43:22,650
en jy wil net om te sien wat van die
waarneming ooreenstem met demokratiese

732
00:43:22,650 --> 00:43:24,670
en nie dié van ontbrekende waardes hulself.

733
00:43:24,670 --> 00:43:27,680
So hoe sal jy ontslae te raak van hierdie NAS?

734
00:43:27,680 --> 00:43:36,410
>> So hier is ek net die op-sleutel op my
wyser en dan sê die skuif.

735
00:43:36,410 --> 00:43:39,778
En dan is hier is ek net gaan
is.na datpartyid te sê.

736
00:43:39,778 --> 00:43:48,970

737
00:43:48,970 --> 00:43:52,720
So dit en en sal
twee verskillende Boole vektore

738
00:43:52,720 --> 00:43:57,160
en sê dit gaan wees
Ware en valse byvoorbeeld.

739
00:43:57,160 --> 00:43:59,190
So dit gaan hierdie komponent-wyse te doen.

740
00:43:59,190 --> 00:44:02,910
So hier ek sê neem
die data raam, subset

741
00:44:02,910 --> 00:44:10,170
aan die kinders wat ooreenstem met demokratiese,
en verwyder enige van hulle wat nie NA.

742
00:44:10,170 --> 00:44:13,540
>> Dus moet hierdie will--
gee jou iets.

743
00:44:13,540 --> 00:44:16,540

744
00:44:16,540 --> 00:44:17,600
Kom ons kyk is.na.

745
00:44:17,600 --> 00:44:24,670

746
00:44:24,670 --> 00:44:27,690
Kom ons probeer is.na datpartyid.

747
00:44:27,690 --> 00:44:36,290

748
00:44:36,290 --> 00:44:45,290
En dit moet gee you--
sorry-- net 'n Boole vektor.

749
00:44:45,290 --> 00:44:49,260
En dan, want dit is so lank,
Ek gaan subset tot 20.

750
00:44:49,260 --> 00:44:49,760
OK.

751
00:44:49,760 --> 00:44:51,570
So dit moet werk.

752
00:44:51,570 --> 00:44:54,700
>> En hierdie een sal ook TRUEs.

753
00:44:54,700 --> 00:45:01,830
Ag, so my fout hier is dat I'm-- ek
gebruik C ++ en R uitruilbaar so ek maak

754
00:45:01,830 --> 00:45:03,590
hierdie fout al die tyd.

755
00:45:03,590 --> 00:45:05,807
Die en operateur
eintlik die een wat jy wil.

756
00:45:05,807 --> 00:45:08,140
Jy wil nie om te gebruik twee
-karakters, net 'n enkele een.

757
00:45:08,140 --> 00:45:14,970

758
00:45:14,970 --> 00:45:17,010
OK.

759
00:45:17,010 --> 00:45:18,140
>> So laat ons sien.

760
00:45:18,140 --> 00:45:20,930

761
00:45:20,930 --> 00:45:23,920
Sodat ons subsetted aan die
partyid waar hulle is demokratiese

762
00:45:23,920 --> 00:45:25,300
en hulle is nie van ontbrekende waardes.

763
00:45:25,300 --> 00:45:27,690
En nou, laat ons kyk na
watter hulle het vir.

764
00:45:27,690 --> 00:45:31,530
So lyk dit soos die meeste
van hulle het vir 1.

765
00:45:31,530 --> 00:45:36,090
So ek gaan om voort te gaan
en sê dit is Kerry.

766
00:45:36,090 --> 00:45:39,507
>> En so, kan jy
ook gaan na die Republikeinse

767
00:45:39,507 --> 00:45:41,090
en hopelik, hierdie moet gee jou 2.

768
00:45:41,090 --> 00:45:49,730

769
00:45:49,730 --> 00:45:51,770
Dit is net 'n klomp van die verskillende kolomme.

770
00:45:51,770 --> 00:45:53,070
En inderdaad, dit is 2.

771
00:45:53,070 --> 00:45:55,750
So partyid al Republikeinse,
die meeste van hulle stem vir 2.

772
00:45:55,750 --> 00:45:58,390
>> So dit lyk, net
deur te kyk na hierdie,

773
00:45:58,390 --> 00:46:00,600
Republikeinse gaan wees
'n very-- of die partyid

774
00:46:00,600 --> 00:46:02,790
gaan 'n baie wees
groot faktor in die bepaling van

775
00:46:02,790 --> 00:46:05,420
watter kandidaat hulle is
gaan stem.

776
00:46:05,420 --> 00:46:07,120
En dit is natuurlik waar in die algemeen.

777
00:46:07,120 --> 00:46:10,139
En dit ooreenstem met jou
intuïsie, natuurlik.

778
00:46:10,139 --> 00:46:11,930
So dit lyk asof ek
loop uit van die tyd so

779
00:46:11,930 --> 00:46:17,040
laat my net moet voortgaan
en toon 'n paar vinnige beelde.

780
00:46:17,040 --> 00:46:21,120
So hier is iets wat effens
meer ingewikkeld met visualisering.

781
00:46:21,120 --> 00:46:26,450
So in hierdie geval, dit is 'n baie
eenvoudige ontleding van net nagaan wat

782
00:46:26,450 --> 00:46:28,500
die president van '04 is.

783
00:46:28,500 --> 00:46:33,920
>> So in hierdie geval, kom ons sê jy
wou om hierdie vraag te beantwoord.

784
00:46:33,920 --> 00:46:38,540
So dink ons ​​wou die stem te leer ken
gedrag in die 2004 president verkiesing

785
00:46:38,540 --> 00:46:41,170
en hoe dit verskil van ras.

786
00:46:41,170 --> 00:46:44,380
So nie net wat jy wil
sien die stem gedrag,

787
00:46:44,380 --> 00:46:47,860
maar jy wil subset van elke
ras en soort van 'n opsomming van dit.

788
00:46:47,860 --> 00:46:50,770
En jy kan net vertel
deur hierdie komplekse notasie

789
00:46:50,770 --> 00:46:52,580
dat dit is 'n soort van om vaag.

790
00:46:52,580 --> 00:46:56,390
>> So een van die meer gevorderde R
pakkette wat ook soort van onlangse

791
00:46:56,390 --> 00:47:00,070
genoem dplyr.

792
00:47:00,070 --> 00:47:03,060
So is dit hierdie een reg hier.

793
00:47:03,060 --> 00:47:08,080
En ggg-- ggplot2 is net 'n mooi
manier van doen beter visualisaties

794
00:47:08,080 --> 00:47:09,400
as die gebou-in-een.

795
00:47:09,400 --> 00:47:11,108
>> So ek gaan om te laai
hierdie twee biblioteke.

796
00:47:11,108 --> 00:47:13,200

797
00:47:13,200 --> 00:47:16,950
En dan, ek gaan om te gaan
voor en hardloop hierdie opdrag.

798
00:47:16,950 --> 00:47:19,050
Jy kan net behandel dit as 'n swart boks.

799
00:47:19,050 --> 00:47:23,460
>> Wat gebeur is dat die pyp
operateur is verby in hierdie argument

800
00:47:23,460 --> 00:47:24,110
in hier.

801
00:47:24,110 --> 00:47:28,070
So ek sê groep dat
ras en dan president 04.

802
00:47:28,070 --> 00:47:31,530
En dan, al hierdie ander opdragte
is die filter en dan op te som

803
00:47:31,530 --> 00:47:34,081
waar ek doen telling en
dan is ek die plot dit hier.

804
00:47:34,081 --> 00:47:39,980

805
00:47:39,980 --> 00:47:42,500
OK cool.

806
00:47:42,500 --> 00:47:44,620
So laat ons gaan voort en
sien wat dit daar lyk.

807
00:47:44,620 --> 00:47:52,280

808
00:47:52,280 --> 00:47:57,290
>> So, wat hier gebeur, is dat ek
net geplot elk van die wedstryde en dan

809
00:47:57,290 --> 00:47:59,670
watter hulle het vir.

810
00:47:59,670 --> 00:48:03,492
En hierdie twee verskillende
waardes ooreenstem met 2 en 1.

811
00:48:03,492 --> 00:48:05,325
As jy wil meer te wees
elegant, kan jy ook

812
00:48:05,325 --> 00:48:11,770
net spesifiseer dat 2 Kerry-- of
2 is Bush, en dan 1 is Kerry.

813
00:48:11,770 --> 00:48:13,700
En jy kan ook '
wat in jou legende.

814
00:48:13,700 --> 00:48:17,410
>> En jy kan ook verdeel hierdie staafgrafieke.

815
00:48:17,410 --> 00:48:19,480
Omdat een ding is
dat, as jy agterkom,

816
00:48:19,480 --> 00:48:24,560
dit is nie baie maklik om te identifiseer
Watter van hierdie twee waardes is groter.

817
00:48:24,560 --> 00:48:27,920
So een ding wat jy graag wil hê om
doen, is om hierdie blou gebied

818
00:48:27,920 --> 00:48:31,855
en net beweeg dit hier sodat jy
kan hierdie twee kante mekaar vergelyk deur.

819
00:48:31,855 --> 00:48:34,480
En ek dink dit is iets wat ek
nie tyd het om nou te doen nie,

820
00:48:34,480 --> 00:48:36,660
maar dit is ook baie maklik om te doen.

821
00:48:36,660 --> 00:48:40,310
Jy kan net kyk na
die man bladsye van ggplot.

822
00:48:40,310 --> 00:48:47,170
So jy kan net nie ggplot soos
wat en lees in hierdie man bladsy.

823
00:48:47,170 --> 00:48:51,920
>> So laat my net vinnig
wys jou 'n paar koel dinge.

824
00:48:51,920 --> 00:48:57,610
Kom ons gaan voort en gaan aan- net 'n
aansoek van die masjien leer.

825
00:48:57,610 --> 00:49:02,450
So kom ons sê ons het hierdie drie
pakkette so ek gaan om dit te laai in.

826
00:49:02,450 --> 00:49:05,500

827
00:49:05,500 --> 00:49:09,170
So dit net druk 'n paar
inligting nadat ek gelaai in die ding.

828
00:49:09,170 --> 00:49:15,220
So ek sê hierdie read.csv,
hierdie dataset, en nou

829
00:49:15,220 --> 00:49:18,940
Ek gaan om voort te gaan en te kyk en
sien wat binne hierdie dataset.

830
00:49:18,940 --> 00:49:22,080
>> So het die eerste 20 waarnemings.

831
00:49:22,080 --> 00:49:27,190
So ek moet net X1, X2, en Y. So dit
lyk soos 'n klomp van hierdie waardes

832
00:49:27,190 --> 00:49:31,640
is wat wissel van miskien 20 en 80 of so.

833
00:49:31,640 --> 00:49:37,700
En dan insgelyks vir X2 en dan
hierdie Y lyk etikette 0 en 1 te wees.

834
00:49:37,700 --> 00:49:49,500
>> Om dit te verifieer, kan ek
net doen opsomming data X1.

835
00:49:49,500 --> 00:49:51,660
En dan insgelyks vir
al hierdie ander kolomme.

836
00:49:51,660 --> 00:49:55,300
So opsomming is 'n vinnige manier
net wat jy vinnig waardes.

837
00:49:55,300 --> 00:49:56,330
O, jammer.

838
00:49:56,330 --> 00:49:58,440
Hierdie een moet wees Y.

839
00:49:58,440 --> 00:50:03,420
>> So in hierdie geval, gee die
Quantiles, mediane, maxes as well.

840
00:50:03,420 --> 00:50:07,130
In hierdie geval, dataY, kan jy sien
dat dit net gaan wees 0 en 1.

841
00:50:07,130 --> 00:50:10,100
Ook die gemiddelde sê
0.6, beteken net dat dit

842
00:50:10,100 --> 00:50:13,380
lyk soos ek het meer 1s as 0s.

843
00:50:13,380 --> 00:50:16,160
>> So laat my voor en show gaan
jy wat dit lyk.

844
00:50:16,160 --> 00:50:17,470
So ek is net gaan om dit te stip.

845
00:50:17,470 --> 00:50:22,852

846
00:50:22,852 --> 00:50:24,636
Kom ons kyk hoe om dit te verwyder.

847
00:50:24,636 --> 00:50:30,492

848
00:50:30,492 --> 00:50:31,468
O OK.

849
00:50:31,468 --> 00:50:35,840

850
00:50:35,840 --> 00:50:36,340
OK.

851
00:50:36,340 --> 00:50:37,590
>> So dit is wat dit lyk.

852
00:50:37,590 --> 00:50:46,310
So lyk dit soos geel ek gespesifiseerde
as 0, en dan rooi wat ek vermeld as 1s.

853
00:50:46,310 --> 00:50:52,190
So hier is dit lyk soos
etiket punte en dit

854
00:50:52,190 --> 00:50:56,410
lyk soos jy wou net 'n paar
soort groepering op hierdie punt.

855
00:50:56,410 --> 00:51:01,020
>> En laat my net voort en show gaan
jy 'n paar van hierdie ingeboude funksies.

856
00:51:01,020 --> 00:51:03,580
So hier is lm.

857
00:51:03,580 --> 00:51:06,060
So dit is net probeer
'n lyn om dit aan te pas.

858
00:51:06,060 --> 00:51:08,640
So, wat is die beste manier om
dat ek kan inpas n lyn soos

859
00:51:08,640 --> 00:51:14,020
dat dit die beste sal skei
hierdie soort van groepering.

860
00:51:14,020 --> 00:51:21,790
En ideaal, kan jy net sien
dat ek net loop al hierdie gebooie

861
00:51:21,790 --> 00:51:25,450
en dan, ek gaan
voort en voeg die lyn.

862
00:51:25,450 --> 00:51:28,970
>> So dit lyk soos die beste raaiskoot.

863
00:51:28,970 --> 00:51:34,150
Dit is om die beste een wat verminder
die fout in 'n poging om hierdie lyn te pas.

864
00:51:34,150 --> 00:51:40,000
Natuurlik, dit lyk soort
goed, maar dit is nie die beste.

865
00:51:40,000 --> 00:51:43,130
En lineêre modelle, in
algemene, gaan wees

866
00:51:43,130 --> 00:51:46,811
werklik 'n groot vir teorie en net soort
van beginsels van die masjien gebou

867
00:51:46,811 --> 00:51:47,310
leer.

868
00:51:47,310 --> 00:51:50,330
Maar in die praktyk, jy gaan te
wil iets meer algemeen te doen.

869
00:51:50,330 --> 00:51:54,280
>> So jy kan net probeer om
iets genoem 'n neurale netwerk.

870
00:51:54,280 --> 00:51:57,110
Hierdie dinge is
hoe meer algemeen.

871
00:51:57,110 --> 00:52:00,530
En hulle het net werk fantasties
vir groot datastelle.

872
00:52:00,530 --> 00:52:07,080
So in hierdie geval, ons het net have--
laat se see-- ons nrow.

873
00:52:07,080 --> 00:52:09,010
So nrow is net sê aantal rye.

874
00:52:09,010 --> 00:52:11,790
So in hierdie geval, ek
100 waarnemings.

875
00:52:11,790 --> 00:52:15,010
>> So laat my gaan voort en
maak 'n neurale netwerk.

876
00:52:15,010 --> 00:52:18,620
So, dit is baie mooi
want ek kan net sê nnet

877
00:52:18,620 --> 00:52:21,767
en dan is ek agteruit Y.
So het die Y is dat kolom.

878
00:52:21,767 --> 00:52:23,850
En dan agteruit dit op
die ander twee veranderlikes.

879
00:52:23,850 --> 00:52:27,360
So, dit is korter
notasie vir X1 en X2.

880
00:52:27,360 --> 00:52:29,741
>> So laat ons gaan voort en hardloop hierdie.

881
00:52:29,741 --> 00:52:30,240
O, jammer.

882
00:52:30,240 --> 00:52:32,260
Ek moet hierdie hele ding uit te voer.

883
00:52:32,260 --> 00:52:37,500
En dit is net die druk van notasie
vir hoe vinnig of nie vinnig dit

884
00:52:37,500 --> 00:52:38,460
konvergeer.

885
00:52:38,460 --> 00:52:41,420
So dit lyk soos dit het konvergeer.

886
00:52:41,420 --> 00:52:44,970
So laat my voor en druk gaan
uit wat dit daar lyk.

887
00:52:44,970 --> 00:52:51,260
>> Sien hier is die foto en hier is
'n kontoer wys hoe goed dit pas.

888
00:52:51,260 --> 00:52:56,380
En dit is just-- jy kan sien
dit wat dit is baie, baie mooi.

889
00:52:56,380 --> 00:52:59,400
Dit kan selfs wees
overfitting, maar jy kan ook

890
00:52:59,400 --> 00:53:03,390
rekening vir hierdie met ander
tegnieke soos kruis-validering.

891
00:53:03,390 --> 00:53:06,180
En dit is ook gebou in R.

892
00:53:06,180 --> 00:53:09,170
>> En laat my net wys jou
ondersteun vektor masjien.

893
00:53:09,170 --> 00:53:12,470
Dit is 'n ander baie algemeen
tegniek in die masjien leer.

894
00:53:12,470 --> 00:53:18,550
Dit is baie soortgelyk aan lineêre modelle, maar
dit gebruik wat 'n kern metode genoem.

895
00:53:18,550 --> 00:53:22,790
En laat ons sien hoe goed wat nie.

896
00:53:22,790 --> 00:53:26,430
So hierdie een is baie soortgelyk aan hoe
goed 'n neurale netwerk voer,

897
00:53:26,430 --> 00:53:27,900
maar dit is baie meer gladder.

898
00:53:27,900 --> 00:53:35,740
En dit is die basis
van what-- hoe SVMs werk.

899
00:53:35,740 --> 00:53:40,250
>> So dit is net 'n baie
vinnige oorsig van sommige

900
00:53:40,250 --> 00:53:43,822
van die ingeboude funksies wat jy kan doen
en ook 'n paar van die data-eksplorasie.

901
00:53:43,822 --> 00:53:45,905
So laat my net voort te gaan
en terug te gaan na die skyfies.

902
00:53:45,905 --> 00:53:50,290

903
00:53:50,290 --> 00:53:53,670
>> So natuurlik, dit is
nie baie omvattend.

904
00:53:53,670 --> 00:53:57,140
En dit is regtig net 'n teaser
toon wat jy regtig kan doen in R.

905
00:53:57,140 --> 00:53:59,100
So as jy wil, net soos
om meer te leer, hier

906
00:53:59,100 --> 00:54:01,210
is 'n klomp van die verskillende bronne.

907
00:54:01,210 --> 00:54:06,890
>> So as jy lief vir handboeke of jy
net lief vir lees dinge online,

908
00:54:06,890 --> 00:54:09,670
dan is dit 'n fantastiese
een deur Hadley Wickham,

909
00:54:09,670 --> 00:54:13,010
wat ook geskep om al hierdie
regtig cool pakkette.

910
00:54:13,010 --> 00:54:17,420
As jy lief is vir video's, dan
Berkeley het 'n awesome Boot Camp

911
00:54:17,420 --> 00:54:21,060
dit is several-- dit is soort van 'n lang.

912
00:54:21,060 --> 00:54:24,210
En dit sal jy amper leer
alles wat jy wil weet oor R.

913
00:54:24,210 --> 00:54:27,770
>> En so, daar is Codeacademy
en al hierdie ander soort

914
00:54:27,770 --> 00:54:29,414
interaktiewe webtuistes.

915
00:54:29,414 --> 00:54:31,580
Hulle is ook om
common-- meer en meer algemeen.

916
00:54:31,580 --> 00:54:33,749
So, dit is baie soortgelyk aan Codeacademy.

917
00:54:33,749 --> 00:54:35,790
En uiteindelik, as jy net
wil Gemeenskap en te help,

918
00:54:35,790 --> 00:54:38,800
dit is 'n klomp van die
dinge wat jy kan gaan na.

919
00:54:38,800 --> 00:54:40,880
Dit is duidelik dat ons nog steeds
gebruik poslyste, net

920
00:54:40,880 --> 00:54:44,860
soos byna elke ander
programmeertaal gemeenskap.

921
00:54:44,860 --> 00:54:47,880
En #rstats, dit is
ons gemeenskap Twitter.

922
00:54:47,880 --> 00:54:49,580
Dit is eintlik baie algemeen.

923
00:54:49,580 --> 00:54:50,850
En dan gebruiker!

924
00:54:50,850 --> 00:54:52,340
Is net ons konferensie.

925
00:54:52,340 --> 00:54:55,390
>> En dan, natuurlik, kan jy
gebruik om al hierdie ander Q & A dinge,

926
00:54:55,390 --> 00:54:57,680
soos Stack oorloop,
Google, en dan GitHub.

927
00:54:57,680 --> 00:55:00,490
Omdat die meeste van hierdie pakkette
en 'n groot deel van die gemeenskap

928
00:55:00,490 --> 00:55:03,420
sal gesentreer word rondom die ontwikkeling van
kode, omdat dit open source.

929
00:55:03,420 --> 00:55:05,856
En dit is net regtig mooi op GitHub.

930
00:55:05,856 --> 00:55:08,730
En ten slotte, kan jy my kontak indien
jy moet net 'n vinnige vrae.

931
00:55:08,730 --> 00:55:13,530
So jy my kan vind op Twitter hier,
my webwerf, en net my e-pos.

932
00:55:13,530 --> 00:55:17,840
So hopelik, dit was
something-- net 'n kort teaser

933
00:55:17,840 --> 00:55:20,900
van wat R is regtig in staat om dit te doen.

934
00:55:20,900 --> 00:55:23,990
En hopelik, jy moet net
kyk uit hierdie drie skakels

935
00:55:23,990 --> 00:55:25,760
en kyk wat jy kan meer doen.

936
00:55:25,760 --> 00:55:28,130
En ek dink dit is net oor dit.

937
00:55:28,130 --> 00:55:28,630
Dankie.

938
00:55:28,630 --> 00:55:30,780
>> [Applous]

939
00:55:30,780 --> 00:55:31,968