>> [Muusika mängib]
DUSTIN TRAN: Tere.
Minu nimi on Dustin.
Nii et ma esitan Andmete analüüs R.
Natuke minust.
Ma olen praegu aspirandina Engineering and Applied Sciences.
Õpin ristumiskohas masin õppe ja statistika
nii andmete analüüsiks R on tõesti oluline, millises
Ma teen iga päev.
>> Ja R on eriti hea andmeanalüüsi
sest see on väga hea prototüüpide.
Ja tavaliselt, kui sa teed mingi Andmete analüüs, palju probleeme
lähed kognitiivne.
Ja nii sa lihtsalt tahad olla mõned tõesti hea keel,
on lihtsalt hea teed sisseehitatud funktsioone, vastandina
kuni tegelema madal asju.
Nii alguses, ma lihtsalt tutvustada, mis on R, miks
mida soovite kasutada, ja Seejärel minna üle mõnda demo,
ja lihtsalt minna sealt.
>> Mis on R?
R on lihtsalt keele arenenud statistilise andmetöötluse
ja visualiseerimine.
Nii et mida see tähendab, et see on väga hea keel
iga asi, mis tegeleb ebakindlust või andmete visualiseerimine.
Nii et teil on kõik need tõenäosusjaotused.
Seal saab olla sisseehitatud funktsioone.
Sul on ka suurepärased joonestamist pakette.
>> Python on teise konkureeriva keelt andmeid.
Ja üks asi, mis ma leian, et R on palju parem on visualiseerimine.
Nii et mida sa näed demo kui hästi on lihtsalt väga intuitiivne keel
mis lihtsalt töötab väga hästi.
Samuti on tasuta ja avatud lähtekoodiga, kui muu mõjuva keeles ma arvan.
>> Ja siin, hunnik lihtsalt märksõnad visatakse sind.
See on dünaamiline, mis tähendab, kui teil on konkreetset tüüpi määratud objekti
kui see lihtsalt seda muuta lennult.
See on laisk nii et see on arukas kuidas ta seda teeb arvutusi.
Funktsionaalne tähendab, et see võib tõesti töötavad põhineb off funktsioone nii anything--
mingit manipuleerimist sa oled tehes põhineb off funktsioone.
>> Nii binaarse operaatorid, näiteks on vaid olemuselt funktsioone.
Ja kõik, mis sa lähed tegema, on
läheb seisata funktsioone ise.
Ja siis objektorienteeritud samuti.
>> Nii et siin on XKCD plot.
Mitte ainult sellepärast, et ma tunnen, XKCD on põhiline mingit
esitusviisi, kuid kuna Ma tunnen, et see on tõesti
haamrid punkt, et palju ajal, kui sa teed mingi andmeid
analüüs, et probleem ei ole nii palju, kui kiiresti ta jookseb,
kuid kui kaua see aega teid programmi ülesanne.
Nii et siin on lihtsalt analüüsida, kas strateegia või b on tõhusam.
See saab olema midagi, mis sa oled
hakkab tegelema partii sisse omamoodi madala taseme keelte
kui olete tegelevad seg vead, mälu eraldamise, initsialisatsioonistringi,
isegi teha sisseehitatud funktsioone.
Ja see kraam on kõik käideldakse väga, väga elegantselt R.
>> Nii lihtsalt haamriga seda punkt, suurim kitsaskoht
läheb kognitiivne.
Nii andmete analüüs on väga raske probleem.
Kas te teete masin õppe või olete
teeme lihtsalt mingi lähteandmete uurimine,
sa ei taha olla võtta dokumendi
ja siis koostada midagi iga kord kui
tahate näha, mida veerg välja näeb, mida eriti kanded maatriks
välja näeb.
Nii et sa lihtsalt tahad olla mõned väga kena liides
saate käivitada lihtne funktsioon et indeksid iganes
soovid ja lihtsalt kasutada seda sealt.
Ja sa pead domeeni Konkreetsete keelte selle eest.
Ja R tõesti aitab teil määratleda probleem ja seda lahendada sel viisil.
>> Nii et siin on maatükk, mis näitab programmeerimine populaarsus R, sest see on läinud aja jooksul.
Nii et nagu näete, nagu 2013 või nii see lihtsalt õhku tohutult.
Ja see on lihtsalt sellepärast, et suur trend tehnoloogia tööstusele
umbes big andmeid.
Samuti ei ole ainult tehnoloogia tööstuses, kuid tegelikult
mistahes tööstusharus selle-- sest palju tööstusharudes
on omamoodi põhiline püüab neid probleeme lahendada.
Ja tavaliselt, saab mõned head mõõtmise viis nende probleemide
või isegi määratlemisest või nende lahendamiseks andmeid kasutades.
Nii et ma arvan, et just nüüd on R 11. Populaarseim keeles TIOBE
ja see on kasvanud sellest ajast.
>> Nii et siin on mõned rohkem funktsioonid R. See on
tohutu hulga pakendite ja kõik need eri asja.
Nii iga kord, kui on teatud probleem, kõige
aeg R on selle funktsiooni jaoks.
Nii, kas sa tahad ehitada mingi masin
õppe algoritmi nimetatakse Random Forest või otsus puud,
või isegi püüdnud võtta keskmine funktsiooni või see kraam,
R on seda.
>> Ja kui sa hoolid optimeerimine, üks asi, mis on ühised
on see, et pärast seda, kui oled teinud prototüüpide mingi kõrgkeeles,
siis viska, et in-- Sa lihtsalt port, et üle
mõned madala keeles.
Mis on hea umbes R on, et kui sa oled teha prototüüpide see, mida saab käivitada C ++,
või FORTRAN või mõni neist madalamal tasemel need otse R.
Nii et üks tõesti lahe funktsioon umbes R,
kui sa tõesti hoolid optimeerimine punkti.
>> Ja see on ka väga hea web visualiseerimine.
Nii D3.js, näiteks on Ma arvan, et teine ​​seminar
et me täna esitletud.
Ja see on tõesti fantastiline teeme interaktiivne visualiseerimine.
Ja D3.js eeldab, et teil on mingisugune andmete joonistatakse
ja R on suurepärane võimalus, et suudetakse teha andmeanalüüsi Enne eksportimist
üle D3.js või isegi lihtsalt joosta D3.js käsud R ise,
samuti kõik need teiste raamatukogude samuti.
>> Nii et oli lihtsalt kasutuselevõtt Mis on R ja miks sa seda kasutada.
Loodetavasti olen veendunud sulle midagi
umbes lihtsalt püüdes näha, mis tunne on.
Nii et ma lähen edasi minna ja minna läbi Mõned põhitõed umbes R objektid
ja mida sa tõesti teha.
>> Nii et siin on lihtsalt hunnik matemaatikakäskudega.
Nii öelda you're-- soovite ehitada keelt ennast ja tahad lihtsalt
on hunnik erinevaid tööriistu.
Mingit operatsiooni te arvate, mida soovite tahad on päris palju saab olema R.
>> Nii et siin on 2 + 2.
Siin on 2 korda pi.
R on hunnik sisseehitatud konstandid et sa kasutad sageli nagu pi, e.
>> Ja siis, siin on 7 pluss runif, nii runif 1.
See on funktsioon, mis on genereerib üks juhuslik ühtne 0-1.
Ja siis on 3 võimu 4.
Seal ruutjuurt.
>> Seal on samamoodi.
Nii logi teeme alus eksponentsiaalse iseenesest.
Ja siis, kui te täpsustada baasi, siis võite teha mida iganes baasi soovite.
Ja siis siin on mõned teised käsud.
Nii et teil on 23 mod 2.
Siis on ülejäänud.
Siis on teadusliku märge, kui te ka
tahan teha lihtsalt rohkem ja keerulisem asju.
>> Nii et siin on ülesanne.
Nii tüüpiline ülesandeid R on tehtud nool
nii et see on vähem kui ja siis sidekriipsu.
Nii et siin ma lihtsalt määrates 3 muutuva val.
>> Ja siis ma väljatrükk val ja siis prindib kolm.
Vaikimisi teadus- tõlk, see prindib asju teha teile
nii et sa ei pea täpsustama printida val iga kord, kui soovite printida midagi.
Sa võid teha val ja siis teen, et teile.
>> Samuti saate võrdub tehniliselt kui omistamisoperaatorile.
On kerge nüansid vahel, kasutades nool
ettevõtja ja võrdsete operaator ülesandeid.
Enamasti tavapäraselt igaühele lihtsalt kasutage nooltega operaator.
>> Ja siin, ma olen selle üleandmiseks kaldus märke nimetatakse 1 jämesooles 6.
See tekitab vektori 1-6.
Ja see on tõesti tore, sest siis sa lihtsalt määrata vektor val
ja mis toimib iseenesest.
>> Nii et see on juba läheb single-- väga intuitiivne andmeid
struktuuri lihtsalt topelt teatud tüüpi liiki vektori
ja kuhu koondatakse kõik skalaar väärtuste eest.
Nii et pärast läheb skalaar, siis on R objektid ja see on vektor.
Vektor on mingisugune kogumist sama tüüpi.
Nii et siin on hunnik vektorid.
>> Nii et see on numbriline.
Numbriline on R viis öelda topelt.
Ja nii vaikimisi kõik number on topelt.
>> Nii et kui teil on c 1,1, 3, negatiivne 5.7, c on funktsioon.
See konkateneerib kõik kolm numbrid vektorisse.
Ja see olema-- nii et kui te märkate 3 iseenesest
Tavaliselt oletan et see on nagu täisarv,
kuid kuna kõik vektorid on sama tüüpi,
see on vektor paarismängus või numbriline käesolevas asjas.
>> rnorm on funktsioon, mis genereerib standard normaalne variables--
või standardse normaaljaotuse väärtused.
Ja ma määratleda kaks neist.
Nii ma teen rnorm 2, määrates, et devs ja siis ma väljatrükk devs.
Nii et need on vaid kaks juhuslik normaalne väärtusi.
>> Ja siis ints kui sa sa hoolid täisarvud.
Nii et see on lihtsalt mälu jaotamise ja säästa mälu suurus.
Nii et sa ei pea lisama Sinu numbrid kapitali L.
>> Üldiselt on see R ajalooline märge
midagi nn pikk täisarv.
Nii enamiku ajast, saate olla tegemist kahekordistub.
Ja kui sa kunagi tulevikus hiljem on optimeerida oma koodi
saate lihtsalt lisada need L's hiljem või selle kestel
kui sa oled nagu precognitive kohta, mida sa lähed tegema need muutujad.
>> Nii et siin on märk vektor.
Niisiis, jälle, ma concatenating kolm stringid seekord.
Pange tähele, et double stringid ja Üksikud keeled on samad R.
Nii et mul on Arthur ja Marvini ja nii kui ma lasta välja trükkida, neid kõiki
ei kavatse näidata double stringe.
Ja kui sa ka tahad lisada topelt või ühekordse string
Teie tegelased, siis saate kas vaheldumisi oma stringe.
>> Nii Marvini eest Teine element, see on
läheb show-- teile lihtsalt topelt stringid
ja siis ühe string nii et see on vahelduv.
Vastasel juhul, kui soovid kasutada topelt string operaator double string
kui oled tuvastanud, siis sa lihtsalt kasutada põgeneda operaator.
Nii et sa ei längkriipsu double string.
>> Ja lõpuks on meil ka on loogiline vektorid.
Nii logical-- nii tõsi ja vale, ja nad
saab olema suurte tähtedega.
Ja siis jälle, ma concatenating neid ja siis määrates neile bools.
Nii bools läheb näidata sa TRUE, FALSE ja TRUE.
>> Nii et siin on vectorized indekseerimist.
Nii alguses, ma võtan funktsioon--
seda nimetatakse sequence-- järjestust 2-12.
Ja ma võtan järjestuse 2.
Nii see läheb teha 2, 4, 6, 8, 10 ja 12.
Ja siis ma olen indekseerimine saada kolmas element.
>> Nii et üks asi, mida meeles pidada on see et R indeksid alustades 1.
Nii Vals 3 annan Teile kolmas element.
See on omamoodi erinev teistest keeles, kus ta hakkab nullist.
Nii C või C ++, näiteks sa oled hakka neljas element.
>> Ja siin on Vals 3-5.
Nii et üks asi, mis on väga lahe on see, et sa
võib tekitada ajutist muutujad sees ja siis lihtsalt kasutada neid lennult.
Nii et siin on 3-5.
Nii et ma olen teeniva vektori 3, 4 ja 5 ning seejärel
Ma indekseerimise saada kolmandaks Neljas ja viies elemente.
>> Nii Samamoodi saab abstraktne seda lihtsalt teha
mingit vektori mis annab sulle indekseerimist.
Nii et siin on Vals ja seejärel Esimene, kolmas ja kuues elemente.
Ja siis, kui soovite teha täiendus,
nii et sa lihtsalt ei minus hiljem ja et tulen
annab sulle kõik, mis ei ole Esimene, kolmas või kuues element.
Nii see on 4, 8 ja 10.
>> Ja kui sa tahad saada isegi rohkem arenenud,
saate concatenate Boolean vektorid.
Nii et see indeks on annan teile Selle Boole'i ​​vektori pikkus 6.
Nii rep TRUE komaga 3.
See kordub TRUE kolm korda.
Nii et see annab teile vektor true, true, true.
>> rep FALSE 4-- see läheb teile vektor FALSE, vale, vale, vale.
Ja siis c läheb concatenate Nende kahe tõeväärtused kokku.
Nii et sa lähed, et saada kolm TRUEs ja seejärel neli falses.
>> Nii et kui sa indeks Vals, sa oled hakka true, true, true.
Nii et läheb öelda jah, Ma tahan, et need kolm elementi.
Ja siis FALSE, FALSE, VALE, VALE läheb
öelda ei, ma ei taha neid elemente nii et see ei kavatse neid tagasi.
>> Ja ma arvan, et seal on tegelikult kirjaviga siin sest see ütleb korduvate TRUE 3
ja korrake FALSE 4 ja tehniliselt, siis ainult kuus elemendist, korrata FALSE,
see peaks olema kordus FALSE 3.
Ma arvan, et R on ka piisavalt targad, nagu et kui sa lihtsalt täpsustada 4 siin, siis
see ei ole isegi viga välja.
See lihtsalt anda teile selle väärtust.
Nii et ma lihtsalt ignoreerida, et neljas FALSE.
>> Nii et siin on vectorized ülesanne.
Nii set.seed-- see lihtsalt seab seemne pseudorandom numbrid.
Nii et ma panen seemne 42, mis tähendab, et kui I genereerida
kolm juhuslikult normaalne väärtustega ja siis, kui te
joosta set.seed ise arvutiga sama väärtusega 42,
siis saab ka Samal kolm juhuslikult tervetega.
>> Nii et see on tõesti hea reprodutseeritavuse.
Tavaliselt, kui sa teed mõned omamoodi teaduslik analüüs,
sa paneks seemne.
Nii suudavad teised teadlased lihtsalt reprodutseerida täpselt sama kood olete
teha, sest nad on täpselt Sama juhuslikud muutujad selle-- või juhuslikult
väärtused, et olete välja võtta samuti.
>> Ja nii vectorized loovutamise siin näitab Vals 1-2.
Nii et see võtab kaks esimest osa Vals ja siis annaks neile 0.
Ja siis saab ka lihtsalt teha sarnane asi tõeväärtused.
>> Nii Vals ei võrdu 0-- see tahe teile vektori FALSE, FALSE, TRUE
sel juhul.
Ja siis see läheb midagi rääkida nende indeksid, mis on tõsi,
siis see saab määrata, et kuni 5.
Nii et see võtab kolmas element siin ja siis annab see 5.
>> Ja see on tõesti kena võrreldes madala taseme keelte
kui teil on kasutada silmad teha kõike seda vectorized stuff
sest see on lihtsalt väga intuitiivne ja see on ühekordne-liner.
Ja mis on suur umbes vectorized märke
on see, et R, need on omamoodi Sisseehitatud nii, et nad peaaegu sama kiiresti
kui teed madala keeles mitte teha silmus teadus
ja siis lasta teha dünaamiline indekseerimise ise.
Ja see saab olema aeglasem kui teed selline vectorized asi
kus ta saab seda teha paralleelselt, kus ta teeb seda väliskeermestamiseks põhimõtteliselt.
>> Nii et siin on vectorized operatsioone.
Nii et ma olen teeniva väärtus 1-3, määrates et vec1, 3-5, vec2,
lisades neid koos.
Ta lisab neile komponent tark nii see 1 pluss 3, 2 pluss 4, ja nii edasi.
>> vec1 korda vec2.
See korrutab kaks väärtustab osa tark.
Nii et see on 1 korda 3, 2 korda 4 ja seejärel 3 korda 5.
>> Ja siis samamoodi võite teha comparisons-- loogiline võrdlusi.
Nii et see on vale vale TRUE selles Juhul, sest 1 ei ole suurem kui 3,
2 ei ole suurem kui 4.
See on, ma arvan, teise kirjaviga, 3 Kindlasti ei ole suurem kui 5.
Jah.
Ja nii saab lihtsalt teha kõik Nende lihtsad toimingud
sest nende päritud alates tundidesse.
>> Nii et oli lihtsalt vektor.
Ja see on omamoodi kõige põhilisem R objekti sest antud vektori
saab ehitada rohkem arenenud objektid.
>> Nii et siin on maatriks.
See on sisuliselt võtmiseks mida maatriks on iseenesest.
Nii et kui see on kolme erineva vektorid, kus igaüks on veerus
või saab seda nagu igaüks on reas.
>> Nii et ma olen ladustamiseks maatriks 1 kuni 9 ja siis ma täpsustades 3 rida.
Nii 1-9 teile vektori 1 2, 3, 4, 5, 6, ja kõik viis 9.
>> Üks asi, mida ka meeles pidada, et R kauplustes tulbas-suur formaat.
Nii teisisõnu, kui sa näed 1 9, see läheb salvestada them--
see saab olema 1, 2, 3 esimeses veerus,
ja siis teen 4, 5, 6 teises veerus,
ja seejärel 7, 8, 9 kolmandas tulbas.
>> Ja siin on mõned muud Ühiste ülesannete mida saab kasutada.
Nii päevasõidutulede matt, see annab teile mõõtmed maatriksi.
See saab teid tagasi vektor mõõtme.
Nii sel juhul, sest meie maatriks on 3 3,
see läheb teile numbriline vektor, mis on 3 3.
>> Ja siin on lihtsalt näitab maatriksi korrutamine.
Nii tavaliselt, kui sa lihtsalt teha asterisk-- nii matt tärniga mat--
see saab olema Osa tark operatsiooni
või mida nimetatakse Hadamardi toodet.
Nii see läheb teha iga element osa tark.
Siiski, kui soovite maatriks multiplication--
nii korrutades esimeses reas korda Teine maatriksi esimese veeru
ja nii nüüd-- soovid kasutada Selle protsenti tööd.
>> Ja t matt on lihtsalt operatsiooni ülevõtmist.
Nii et ma räägin võtta transponeeritud sisse maatriks, korrutada see maatriks
ise.
Ja siis see läheb tagasi sa veel 3
3 Tabel, milles on toode, mida tahaks.
>> Ja nii see oli maatriks.
Siin on, mida nimetatakse andmete raami.
Andmestikus sa ei mõtle nii maatriksi, kuid iga kolonni ise
saab olema erinevat liiki.
>> Mis siis lahedaid andmete kohta raamid on, et andmete analüüs iseenesest
sa lähed on see kõik heterogeensete andmete ja kõik need tegelikult
segased lood, kus igasse veergu ise võib olla erinevat tüüpi.
Nii et siin ma räägin luua andmestikus, kas ints 1-3,
ja siis on ka märk vektor.
Ma võin indeks kaudu kõik need sambad
ja siis ma saan väärtused ise.
Ja sa võid teha ka mingisugune tegevuse kohta andmete raamid.
Ja enamiku ajast, kui sa oled teeb andmete analüüsi või mingisugune
kohta preprocessing, siis saad töötavad need andmestruktuurid
kus iga veeru läheb olla erinevat tüüpi.
>> Lõpuks, mis on põhiliselt vaid neli olulist objektid R. Eesti
lihtsalt koguda muud objektid, mida soovid.
Nii et see salvestab selle ühte muutuja, mis saab hõlpsasti.
>> Nii et siin ma võtan nimekirja.
Ma räägin kraami võrdub 3.
Nii et ma lähen on üks osa nimekirja ja seda nimetatakse asju,
ja see läheb väärtus on 3.
>> Võin ka luua maatriks.
Seega on see 1-4 ja lõpuks reas võrdub 2, nii 2 2 maatriksi.
Ka nimekirja ja seda nimetatakse mat.
moreStuff, märgijada, ja isegi teise nimekirja iseenesest.
>> Nii et see on loend, mis on 5 ja karu.
Nii et see on väärtus 5 ja on märgijada karu
ja see on nimekiri sees nimekirja.
Nii saab olema neid rekursiivne asju, kus
teil on another-- kirjuta antud tüübi piires.
Nii Samuti võite olla maatriks sees teise maatriksi ja nii edasi.
Ja nimekiri on lihtsalt hea võimalus kogumise ja koondamisel
kõik need erinevad objektid.
>> Ja lõpuks, siin on lihtsalt aidata korral see oli lihtsalt läinud üle väga kiiresti.
Nii igal oled segaduses umbes mingi funktsioon,
saate teha abiga selle funktsiooni.
Nii saab teha abiga maatriks või küsimärk maatriks.
Ja abi ja küsimärk on lihtsalt lühendvormina sama asi
nii et nad varjunimed.
>> lm on funktsioon, mis lihtsalt ei lineaarse mudeli.
Aga kui sa lihtsalt ei tea, kuidas see tööd, mida saab lihtsalt teha abiga lm
ja et annan teile mõned omamoodi dokumentatsiooni
näeb selline nagu man-lehekülge Unix, kus
Teil on lühike kirjeldus, mida see juhtub, ka seda, mis on tema argumendid,
mida ta naaseb, ja lihtsalt näpunäiteid, kuidas seda kasutada, ja mõned näited samuti.
>> Nii et lubage mul minna ja näidata mõned demo kasutades R. OK.
Nii et ma läksin üle väga kiiresti lihtsalt andmeid
struktuuride ja mingisugune op-- mõned toimingud.
Siin on mõned funktsioonid.
>> Nii et siin ma lihtsalt määratleda funktsiooni.
Nii et ma olen ka kasutades omistamisoperaatorile siin
ja siis ma räägin Kinnitan seda funktsiooni.
Ja see võtab raha x.
Nii et see on mingit väärtust, mida soovite ja ma lähen tagasi x ise.
Nii et see on identiteedi funktsiooni.
>> Ja mis on cool sellest Võrreldes teiste keelte
ja teise madala keeles on see, et x
võib olla mistahes tüüpi ise ja see naasen seda tüüpi.
Nii saab imagine-- las mul käivitada kiiresti.
Vabandust.
>> Nii et üks asi, mida ma peaks mainima on see, et toimetaja ma kasutan
nimetatakse rstudio.
See on see, mida nimetatakse IDE.
Ja üks asi, mis on tõesti kena selle
on, et see sisaldab palju asjad, mida sa tahad teha R ise
lihtsalt väga intuitiivselt.
>> Nii et siin on tõlk konsooli.
Nii Samamoodi saab ka seda konsooli toores lihtsalt tehes kapitali R.
Ja see on täpselt sama asi nagu konsooli.
Nii et ma ei saa lihtsalt teha id funktsioon x, x, x.
Ja then-- ja siis, et saab trahvi ise.
>> Nii rstudio on suur sest see on konsooli.
Samuti on dokumentide soovite sõita.
Ja siis on mõned muutujad et näed keskkondades.
Ja siis, kui teil on teha krundid, siis
võid näha siin, erinevalt juhtimisel kõik need erinevad aknad
ise.
>> Ma tegelikult ise kasutada Vim, aga ma tunne rstudio on suurepärane lihtsalt
saada hea idee kuidas kasutada R. Tavaliselt
kui sa üritad õppida uusi ülesandeid,
sa ei taha hakkama liiga palju asju korraga.
Nii R on lihtsalt very-- rstudio on väga hea viis õppimiseks R
ilma et nad peaksid tegelema kõik need muud asjad.
>> Nii et siin ma olen töötab id tere.
See naaseb tere.
id 123.
Siin on vektor täisarvud.
Nii sarnaselt, sest saad võta mingi väärtus,
saate teha naasmist id x nii et see tagasi 1234 ja 5.
>> Ja las ma näitan sulle, et see on tõepoolest täisarv.
Ja samamoodi, kui sa klassi id x, see saab olema täisarv.
Ja siis saate ka võrrelda kahe ja see on tõsi.
Nii et ma kontrollida, kas ID-x võrdub võrdsete x ja teate
et see annab teile kaks TRUEs.
Nii et see ei ütle ei kaks objekti identne,
kuid iga kirjet jooksul vektorid identsed.
>> Siin on bounded.compare.
Nii see on veidi keerulisem et sellel on, kui seisund ja muud
ja siis ta võtab kaks argumendid korraga.
Nii x on mistahes tüüpi.
Ja ma ütlen seda Teine argument on.
See võib olla ükskõik mida samuti.
Aga vaikimisi see aega võtab 5 kui sa ei määra midagi.
>> Nii et siin ma ütlen kui x on suurem kui.
Nii et kui ma ei täpsusta, siis ütleb, kui x on suurem kui 5,
siis ma lähen tagasi tõsi.
muud, ma lähen tagasi FALSE.
Nii et lubage mul minna ja määratleda seda.
>> Ja nüüd ma lähen joosta bounded.compare 3.
Nii ta ütleb on 3 vähem than-- on 3 suuremat kui 5.
Ei, see ei ole nii FALSE.
>> Ja bounded.compare 3 ja ma lähen võrrelda seda kasutades võrdub 2.
Nüüd ma räägin jah, nüüd ma tahan olla midagi muud.
Nii et ma ütlen, siis peaks olema 2.
>> Võin kas seda omamoodi märke või ütlen võrdub 2.
See on selgem ja arusaadavam et kui sa oled
vaadates neid tõesti keeruline funktsioone, mis
võtta mitu arguments-- ja selle võib olla kümneid oftentimes-- lihtsalt ütlen
võrdub 2 on loetav sind nii, et hiljem tulevikus
sa tead, mida sa teed.
>> Nii et kui ma olen ütlus on 3 ületa 2.
Jah, see on.
Ja täpselt samamoodi, ma ei saa lihtsalt eemaldada seda ja öelda, on 3 suurem kui 2
kus võrdub 2.
Ja see on ka tõsi.
Jah?
>> Sihtrühm: Kas sa oled täidesaatva rida-realt?
>> DUSTIN TRAN: Jah ma olen.
Mida ma teen siin võttes seda teksti document--
ja mis on suur umbes rstudio on see, et Ma lihtsalt joosta short-- kiirklahvi.
Nii ma teen kontroll-Enter.
>> Ja siis ma teen line teksti dokumendi
ja siis paneb konsooli.
Nii et siin ma ütlen, bounded.compare ja ma teen kontroll-X.
Nii et ma lihtsalt ei joosta ka siin.
Ja siis, et võtan line ja siis pane see siia.
Ja siis samamoodi võin ma joosta siin.
Ja siis muudkui määratlemisel read konsooli niimoodi.
>> Ja kui te ka teate, lokkis traksid on seal nii nagu C süntaksit.
x-ist, kui siis, kui tingimus on ka kavatsete kasutada sulgudes ning seejärel
saate teine.
Veel on teine, kui.
Nii et see saab olema x võrdub võrdub näiteks.
Ja siis ma lähen tagasi siin midagi.
>> Pange tähele, et on olemas kaks erinevat asju siin, et toimub.
Üks on see, et siin ma olen, täpsustades tagasi väärtuse TRUE.
Siin Ma lihtsalt ütlen x.
Nii R tavaliselt vaikimisi võtma viimase arguments--
või võtta viimane rida koodi, ja see on, mida see tagastatakse.
Nii et siin see on sama asja nagu teevad vastutasuks x.
>> Ja just teile näidata.
Ja siis, et see töötab just niimoodi.
Nii et lubage mul seda jätkata.
>> Nii else if.
Ja tõesti, ma ei saa tagasi midagi, mida ma tahaks.
Nii et ma ei pea isegi tagastamise tõeväärtused kogu aeg,
Võin lihtsalt tagasi millegi muuga.
Ma võin teha edasi-tagasi kandma.
>> Nii et kui x võrdub võrdub, see läheb tagasi kandma.
Vastasel juhul läheb tagasi tõsi.
Võin ka teha vektor või tõesti midagi.
>> Ja tavaliselt staatiliselt trükitud tekst,
sa pead määrama tüüp siin.
Ja teate, et see võib olla ainult midagi.
Ja R on piisavalt intelligentne, et seda lihtsalt seda teha ja see töötab hästi.
>> Nii et lubage mul määratleda seda.
Unexpected-- oh vabandust.
See peaks olema lokkis traksidega siin.
OK.
Külm.
Hea küll.
Vaatame nüüd võrrelda 3 ja võrdub 3.
Seega peaks return-- yeah-- väärtus karu.
>> Nüüd üldisem asi on nagu kuidas teised andmestruktuurid.
Nii et teil on see funktsioon.
See läheb tööle mingit väärtuse nagu 3 või numbri,
teisisõnu, double.
>> Aga midagi sellist vektorit.
Mis juhtub, kui sa do-- nii et ma olen läheb loovutada val, ütleme, 4-6.
Nii et kui ma tagasi selle, see on vektor 4, 5, 6.
>> Nüüd vaatame, mis juhtub kui ma bounded.compare val.
Nii et see on annan teile 15 1251.
Nii teisisõnu see öeldes kui te vaatate seda tingimust
nii ta ütleb x on väiksem kui või midagi.
Nii et see on veidi segane, sest nüüd
sa lihtsalt ei tea, mis toimub.
Nii et ma arvan, et üks asi, mis on tõesti head kohta lihtsalt üritan siluda
on, et saate lihtsalt teha val on suurem kui ja vaata, mis juhtub seal.
>> Nii val-- on vaikimisi 5 nii olgem lihtsalt ei Val üle 5.
Nii et see on vektor vale vale tõsi.
Nüüd, kui te vaatate see, et see saab öelda, kui
ja siis see läheb teile seda on vektor vale vale tõsi.
>> Nii et kui te kaotate seda arvesse R, R ei tea, mida sa teed.
Sest see eeldab ühe väärtust, mis on Boole'i ​​ja nüüd
sa oled andes vektori tõeväärtused.
Nii vaikimisi R on lihtsalt ütlen mida kuradit,
Ma lähen eeldada, et sa oled kavatseme esimene element siin.
Nii et ma lähen say-- ma lähen eeldada, et see on vale.
Nii see läheb öelda Ei, see ei ole õige.
>> Samuti läheb olema val võrdub võrdub.
Ei, sorry 5.
Ja see on ka kavatse olla vale samuti.
Nii see läheb öelda ei, see ei ole tõsi ja nii see
läheb tagasi see viimane.
>> Nii et see on kas hea või halb asi, sõltuvalt sellest, kuidas seda vaadata.
Sest kui sa oled luues neid funktsioone,
sa tegelikult ei tea, mis toimub.
Nii et mõnikord sa tahaks viga või äkki tahad lihtsalt hoiatus.
Sel juhul R ei tee seda.
Nii et see on tõesti kuni sa põhineb off mida
te arvate keel peaks tegema sel juhul
kui te kaotate oma vektor tõeväärtused kui sa teed, kui seisukorras.
>> Ütleme, et sul oli originaal üks kui teine ​​tagastab tõese ja sa oled
läheb tagasi FALSE.
Nii et üks abstraheerides See tähendab, I
ei pea isegi selle tingimuseks asi.
Teine asi, mida ma teha saan, on lihtsalt tagastamise väärtused ise.
Nii et kui te märkate, kui te teha val on suurem kui 5,
see läheb tagasi vektor vale vale tõsi.
>> Võib-olla see, mida sa tahad bounded.compare.
Sa tahad tagasi vektor tõeväärtused kus võrreldakse iga väärtused
ise.
Nii saate lihtsalt ei bounded.compare funktsiooni x, võrdub 5.
Ja siis selle asemel teeme see kui teine ​​tingimus,
Ma lihtsalt tagasi x on suurem kui 5.
Nii et kui see on tõsi, siis see läheb tagasi tõsi.
Ja siis, kui see ei ole, see on läheb tagasi FALSE.
>> Ja see töötab mõni neist struktuure.
Ma võin bounded.compare c 1 6 või 9 ja siis ma lähen ütlen võrdub 6
näiteks.
Ja siis see läheb anna Teile õigust Boolean
vektor et olete projekteerimisel.
>> Nii et need on lihtsalt funktsioonid ja nüüd lubage mul
näitan sulle mõned interaktiivsed visuaale.
Ma ei usu, et ma tegelikult on Wi-Fi siin nii lubage mul minna
ja jätke see, mida ma arvan.
>> Aga üks asi, mis on lahe küll on, et kui sa lihtsalt
soovite testida kamp erinevaid andmeid käsud,
on hunnik erinevaid andmekogusid mis on juba eelnevalt laadida R.
Nii et üks neist on nimetatakse iirise andmebaasil.
See on üks kõige tuntum omadega masin õppe.
Sul tavaliselt lihtsalt teha mingisugune test juhtudel, et näha, kui teie kood jookseb.
Võtame vaadata, mida iiris on.
>> Nii see asi läheb oleks andmestikus.
Ja see on selline pikk, kuna Ma lihtsalt välja printida iiris.
See prindib kogu asi.
Seega on kõik need erinevad nimed.
Nii iiris on kogumik Erinevate lilled.
Sel juhul on öelnud te liikide see,
kõik need erinevad laiused ja pikkused sepal ja kroonlehtedega.
>> Ja nii tavaliselt, kui mida soovite printida iiris,
Näiteks, sa ei tahtnud seda kõike seda teha, sest see võib üle võtta
kogu oma konsooli.
Nii et üks asi, mis on tõesti kena on pea funktsioon.
Nii et kui sa lihtsalt ei pea iirise, see annab teile
Esimene viis rida, või kuus ma arvan.
Ja siis hästi, siis lihtsalt määrata siin.
Nii 20-- see annab sa esimene 20 rida.
Ja ma tegelikult oli selline üllatunud, et see
andis mulle kuus seega lubage mul minna ning vaadake iris-- või pea, vabandust.
Ja siin see annab sa dokumentatsioon
mis väärtus pea teeb.
Nii ta naaseb esimest või viimane objekt.
Ja siis ma lähen vaadata ei täida.
Ja siis ta ütleb default meetod juht x ja n võrdub 6L.
Nii et see tagasi esimese kuue elemente.
Ja täpselt samamoodi kui te märkate siin, ma ei pidanud täpsustama n võrdub 6.
Vaikimisi kasutab ta kuus, ma arvan.
Ja siis, kui ma tahan täpsustada teatavaid väärtus, siis ma saan vaadata, et hästi.
>> Nii et on mõned lihtsad käsud ja siin on veel üks, mis on Lihtsalt-- hästi,
Ma can-- see on tegelikult veidi keerulisem,
aga see lihtsalt võtab klassi Iga veeru vikerkesta andmebaasil.
Nii et see näitab teile, mida kõik need veerud on seoses nende tüübid.
Nii sepal pikkus on numbriline, sepal laius on numbriline.
Kõik need väärtused on lihtsalt numbrilist sest sa ei saa öelda selle andmed
struktureerida need on kõik läheb numbriline.
>> Ja Liigid veerus saab olema tegur.
Nii normaalselt, siis võiks arvata, et see on nagu märgijada.
Aga kui sa lihtsalt ei irisSpecies, ja siis ma teen head 5
ja see saab printida välja esimese viie väärtusi.
>> Ja siis märkate seda taset.
Nii et see on saying-- see on R tee võttes kategooriline muutujaid.
Nii et selle asemel, et lihtsalt võttes tähemärke,
see on tase, täpsustades mis need asjad on.
>> Ütleme irisSpecies 1.
Nii et mida sa teha tahad on siin ma olen Alamkogumi Selle liigi veerus.
Nii et see võtab Liigid veerus ning seejärel
see indeksid saada esimene element.
Nii et see peaks andma sulle setosa.
Ja see annab teile tase siin.
>> Nii saab ka võrrelda see märk setosa
ja see ei kavatse et olla tõsi, sest üks
on teist liiki kui teine.
Või ma arvan, et see on tõsi, sest R on nutikam kui see.
Ja tundub selles ja seejärel ütleb, äkki on see, mida sa tahad.
Nii see läheb öelda iseloomu string setosa on sama kui see üks.
Ja siis Samamoodi saab Samuti lihtsalt haarata neid nagu nii edasi.
>> Nii et on lihtsalt mingisugune kiire käske andmebaasil.
Nii et siin on mõned andmed uurimist.
Seega on see veidi kaasatud andmete analüüsi.
Ja see on võetud mõned BootCamp teadus- nähtud Berkeley.
>> Nii raamatukogu võõras.
Nii et ma lähen koormus raamatukogu, mis nimetatakse võõras.
Nii et see läheb mulle read.dta nii arvata, et mul on see andmebaasil.
See on salvestatud praeguse Töökataloogi minu konsooli.
Võtame vaata, mida Töökataloogi on.
>> Nii et siin on minu töö kataloogis.
Ja lugeda dot andmed, see asi, ütleb seda faili
asub andmed kausta Selle jooksvat kataloogi.
Ja read.dta see ei ole Vaikekäsk.
Ma arvan, et laadida seda juba.
Iei eeldada I koormatud seda juba.
>> Aga nii read.dta ei kavatse olema Vaikekäsk.
Ja sellepärast sa lähed on laadida selles raamatukogu package--
Selle paketi nimega võõras.
Ja kui sul ei ole pakett, ma arvan
välisriikide on üks sisseehitatud ones.
Vastasel korral võite ka teha install.packages
ja see paigaldab paketi.
Ja see annab teile R. Uh, ei.
Ja siis ma lihtsalt lõpetada seda, sest ma juba seda.
>> Aga mis on tõesti tore R on see, et pakettide
Süsteem on väga elegantne.
Kuna see talletada kõik tõesti kenasti teile.
Nii et kui ta läheb salvestada seda ma usun, et see raamatukogu siin.
>> Nii millal soovite paigaldada uus paketid
see on lihtsalt nii lihtne teeme install.packages
ja R õnnestub kõik pakette teile.
Nii et sa ei pea tegema midagi Python, kus teil on väline paketi
juhid nagu paber Anaconda, kus sa oled
doing-- installimist pakettreise väljaspool Python
ja siis proovida neid ise käivitada.
Nii et see on tõesti kena viis.
>> Ja install.packages nõuab internet.
See võtab see server ja hoidlasse
kogub Pakendite nimetatakse CRAN.
Ja saab määrata, millist tüüpi peegel soovite alla laadida pakette.
>> Nii et siin ma võtan seda andmebaasil.
Ma loen seda, kasutades seda funktsiooni.
Nii et lubage mul minna ja teha.
>> Nii Oletame, et sa pead seda andmekogumi
ja sul on absoluutselt ei tea, mis see on.
Ja see tegelikult kerkib üsna sageli tööstuses
kus sa lihtsalt pead neid tonni ja tonni segased lood
ja nad on uskumatult märgistamata.
Nii et siin ma pean seda andmestik ja ma ei tea,
mis see on, et ma olen lihtsalt näitab, et seda kontrollida.
>> Nii et ma lähen tegema, pea ees.
Nii ma kontrollin esimese kuue veerud, mida see andmekogumi on.
Nii et see on riik, pres04 ja seejärel kõik need erinevad omamoodi veergu.
Ja mis on huvitav Siin, ma arvan, et sa
oletan, et see näeb välja nagu mingi valimisi.
Ja ma arvan, et just alates Vaadates faili
nimi see on mingisugune kogumine andmete kohta taotlejatele või valijad
kes hääletasid konkreetse presidendid või president kandidaadid
2004. aasta valimistel.
>> Niisiis on siin väärtusi 1, 2 nii et üks viis hoida
president kandidaadid nende nimed.
Sel juhul tundub nad lihtsalt täisarvu.
Nii 2004 oli Bush versus Kerry ma usun.
Ja nüüd oletame, et sa lihtsalt ei tea kas 1 vastab Bush või 2
vastab Kerry või ja nii edasi ja nii edasi, eks?
>> Ja see on just mulle, üsna levinud probleem.
Mida saate teha sel juhul?
Nii saab vaadata kõiki neid muid asju.
>> riik, Oletan, et see pärineb eri riikides.
partyid, sissetulek.
Vaatame partyid.
Nii et äkki üks asi, mida teha saame, on vaadata iga märkused
mis on partyid Vabariikliku või demokraat või midagi.
Võtame pilk partyid on.
>> Nii et ma lähen dat ja siis ma lähen
seda teha dollari märk operaator, et ma tegin varem
ja see läheb alagrupis et kolonni.
Ja siis ma lähen pea seda 20, lihtsalt et näha, mis see välja näeb.
>> Nii et see on lihtsalt kamp bürood.
Nii teisisõnu, sa pead puuduvad andmed umbes need kutid.
Aga sa ka seda märgata dat partyid on tegur
nii et see annab teile erinevatesse kategooriatesse.
Nii teisisõnu partyid võib võtta Demokraat vabariiklaste, Independent,
või midagi muud.
>> Nii lähme edasi ja olgem vaata milline neist on-- oh, OK.
Nii et ma lähen alamhulk et partyid ja seejärel
vaadata, millised on Demokraat, näiteks.
See läheb teile Loogiline, suur Loogiline on TRUEs ja falses.
>> Ja nüüd oletame, et ma tahan et alagrupis need kutid.
Nii et see läheb võtan dat ja alagrupis kumb märkused
on partyid võrdsete võrdne demokraat.
Ja see on üsna pikk, sest seal on nii palju neid.
Nüüd ma lähen pea seda 20.
>> Ja kui te märkate, võrdub võrdsete Huvitav on see, et sa oled
already-- sa oled ka kaasa bürood.
Nii et kui sa ikka ei saa mis tahes teavet, sest nüüd on bürood
ja tahad lihtsalt näha, mis tähelepanek vastavad demokraat
ja mitte nende kadunud väärtusi ise.
Niisiis, kuidas sa vabaneda need bürood?
>> Nii et siin ma lihtsalt kasutades klahvi minu kursor ja seejärel öeldes ringi liikudes.
Ja siis siin ma lihtsalt öelda is.na datpartyid.
Nii et see ja ja võtab kaks erinevat Boolean vektorid
ja öelda, et see saab olema Õige ja vale näiteks.
Nii see läheb seda osa tark.
Nii et siin ma räägin take andmestikus, alamhulk
need, mis vastavad demokraat, ja eemaldage neist, kes ei ole NA.
>> Nii et see will-- peaks anna sulle midagi.
Vaatame is.na.
Proovime is.na datpartyid.
Ja see peaks andma sina-- sorry-- lihtsalt Boole'i ​​vektori.
Ja siis, sest see on nii pikk, Ma lähen alagrupis 20.
OK.
Nii et see peaks toimima.
>> Ja see üks ka TRUEs.
Ah, nii et minu viga on see, et I'm-- I kasutada C ++ ja R vaheldumisi nii teen
see viga kogu aeg.
Ja operaator tegelikult soovid.
Sa ei taha kasutada kahte ampersandid, vaid ühekordne.
OK.
>> Vaatame.
Nii et me subsetted kuni partyid kus nad demokraat
ja nad ei kadunud väärtusi.
Ja nüüd vaatame millised nad hääletasid.
Seega tundub, nagu enamik neist hääletasid 1.
Nii et ma lähen edasi minna ja öelda, et on Kerry.
>> Ja Samamoodi saab minna ka vabariiklaste
ja loodetavasti see peaks andma sulle 2.
See on lihtsalt hunnik erinevaid veerge.
Ja tõepoolest, see on 2.
Nii partyid kõik vabariiklaste, enamik neist hääletavad 2.
>> Nii tundub, just vaadates seda,
Vabariikliku saab olema very-- või partyid
saab olema väga suur faktor,
mis kandidaat nad läheb hääletama.
Ja see on ilmselt tõsi üldiselt.
Ja see vastab teie intuitsiooni, muidugi.
Nii tundub, nagu ma olen aeg otsa nii
Lubage mul peaks edasi minna ja näidata mõned kiired pildid.
Nii et siin on midagi, mis on veidi keerulisem visualiseerimine.
Nii sel juhul on see väga lihtne analüüs just checking mida
President '04 on.
>> Nii et kui oletame, et teil tahtsin sellele küsimusele vastata.
Olgu, oletame, tahtsime teada hääletamise käitumise 2004 president valimised
ja kuidas see erineb võistlus.
Nii et mitte ainult sa tahad vaata hääletanud,
kuid soovid alagrupis iga rassi ja omamoodi kokkuvõtte sellest.
Ja saab ainult öelda see keeruline märke
et see on omamoodi saada udune.
>> Nii et üks rohkem arenenud R pakette, mis on ka omamoodi viimastel
nimetatakse dplyr.
Seega on see üks siin.
Ja ggg-- ggplot2 on lihtsalt kena viisiks parem visualiseerimine
kui sisseehitatud üks.
>> Nii et ma lähen laadida Nende kahe raamatukogud.
Ja siis ma lähen käia ja käivitada käsk.
Sa võid käsitleda seda musta kasti.
>> Mis juhtub on see, et toru operaator möödub käesoleva argument
arvesse siit.
Nii et ma räägin rühma dat rassi ja seejärel president 04.
Ja seejärel, kõik need teised käsud on filtreerimine ning seejärel tehakse kokkuvõte
kui ma teen arvu ja siis ma joonestamist siit.
OK cool.
Nii lähme edasi ja näha, mida see välja näeb.
>> Mis juhtub on see, et ma lihtsalt joonistatakse iga võistlused ja seejärel
millised nad hääletasid.
Ja nende kahe erineva väärtused vastavad 2 ja 1.
Kui sa tahad olla rohkem elegantne, saate ka
lihtsalt täpsustada, et 2 on Kerry-- või 2 on Bush, ja siis 1 on Kerry.
Ja sa võid ka et oma legend.
>> Ja saab ka jagada neid baar graafikud.
Sest üks asi on et kui te märkate,
see ei ole väga lihtne kindlaks millist neist kahest väärtusest suurem.
Nii et üks asi, mida tahaks teha on seda sinise ala
ja lihtsalt liiguta seda siin siis saab võrrelda neid kahte kõrvuti.
Ja ma arvan, et midagi, mida ma ei ole aega seda teha just nüüd,
kuid see on ka väga lihtne teha.
Sa võid uurida mees lehekülge ggplot.
Nii saate lihtsalt ei ggplot nagu seda ja lugeda sellesse mees lehel.
>> Lubage mul kiiresti näitan sulle mõned lahedaid asju.
Lähme edasi ja minna mina-- lihtsalt kohaldamise masin õppe.
Ütleme, et meil on need kolm pakette nii et ma lähen laadida neid.
Nii see lihtsalt trükib välja mõned teavet pärast I laaditud asi.
Nii et ma ütlen seda read.csv, Selle andmekogumi ja nüüd
Ma lähen edasi minna ja otsida ja näha, mis on sees see andmebaasil.
>> Nii et esimese 20 tähelepanekuid.
Nii et ma lihtsalt X1, X2, ja Y. Seega Tundub nagu hunnik neid väärtusi
on vahemikus võibolla 20-80 või nii.
Ja siis samamoodi X2 ja seejärel Käesoleva Y tundub olevat etiketid 0 ja 1.
>> Et selles veenduda, suudan lihtsalt ei koondandmed X1.
Ja siis samamoodi kõik need teised veerud.
Nii kokkuvõte on kiire viis lihtsalt näitab teile kiire väärtusi.
Oh, vabandust.
See üks peaks olema Y.
>> Nii et antud juhul annab kvantiilid, mediaani, maxes samuti.
Sel juhul dataY, näete et see on lihtsalt saab olema 0 ja 1.
Ka keskmine ütleb 0,6, tähendab lihtsalt, et see
Tundub, nagu mul on rohkem 1s kui 0..
>> Nii et lubage mul minna ja näidata teile, mida see välja näeb.
Nii et ma lähen lihtsalt joonistada seda.
Vaatame, kuidas selge see.
Oh OK.
OK.
>> Nii et see on see, mida ta välja näeb.
Nii tundub, nagu kollased määratletud I kui 0 ja seejärel punane I täpsustada 1s.
Nii et siin tundub label punkte ja see
Tundub nagu sa tahtsid mõned omamoodi klastrite selle kohta.
>> Ja lubage mul minna ja näidata mõned neist sisseehitatud funktsioone.
Nii et siin on lm.
Nii et see on lihtsalt üritan sobitada liin sellele.
Mis on parim viis et ma ei sobi line sellised
et see parim eraldamiseks selline rühmitamine.
Ja ideaalis, saate näha et ma lihtsalt käivitada kõik need käsud
ja siis, ma lähen käia ja lisada rida.
>> Nii et see tundub parim oletus.
See võtab parim, mis minimeerib viga püüdnud sobitada seda joont.
Ilmselt see näeb välja selline hea, kuid see ei ole parim.
Ja lineaarne mudelites, Üldiselt ei kavatse olla
tõesti suurepärane teooria ja justkui Hoone põhialuste masin
õppimine.
Kuid praktikas, sa lähed tahad midagi üldisemat.
>> Nii saab lihtsalt proovida töötab midagi nimetatakse närvivõrk.
Need asjad on üha rohkem levinud.
Ja nad lihtsalt tööd fantastiliselt Suurte andmekogumite.
Nii et kui me ainult have-- olgem see-- meil nrow.
Nii nrow on lihtsalt öeldes ridade arv.
Nii et kui ma on 100 märkused.
>> Nii et lubage mul minna ja teha Närvivõrgus.
Nii et see on tõesti kena sest ma lihtsalt öelda nnet
ja siis ma halvenema Y. Nii Y on selles veerus.
Ja siis halvenema seda teised kaks muutujad.
Nii et see on lühem märke X1 ja X2.
>> Nii lähme edasi ja käivitada.
Oh, vabandust.
Mul on vaja sõita kogu see asi.
Ja see on lihtsalt printimisel märke kuidas kiiresti või mitte kiiresti ta
ühtlustunud.
Nii tundub, et see ei lähenenud.
Nii et lubage mul minna ja print saada, mis see välja näeb.
>> Vaata siin on pilt ja siin on kontuuri, mis näitab, kui hästi see sobib.
Ja see on Lihtsalt-- näed see, et see on väga, väga tore.
Võib ka overfitting, kuid võite ka
moodustavad käesoleva teiste tehnikaid nagu ristkontrolli.
Ja need on ka ehitatud R.
>> Ja las ma näitan sulle toetada vektor masin.
See on üks väga sage tehnikat masin õppe.
See on väga sarnane lineaarne mudelid, kuid ta kasutab, mida nimetatakse tuuma meetod.
Ja vaatame, kui hästi, et ei.
Nii see on väga sarnane sellele, kuidas hästi Närvivõrgus täidab,
kuid see on palju sujuvam.
Ja see põhineb off kohta what-- kuidas SVMs tööd.
>> Nii et see on lihtsalt väga põgus ülevaade
on sisseehitatud funktsioone, mida saate teha ja ka mõned andmete uurimine.
Lubage mul minna ja minna tagasi slaidid.
>> Nii on see ilmselt ei ole väga põhjalik.
Ja see on tõesti lihtsalt teaser näitab sulle, mida sa tõesti teha R.
Nii et kui sa tahaks lihtsalt nagu rohkem teada saada, siin
on hunnik erinevaid ressursse.
>> Seega, kui olete kiindunud õpikuid või olete lihtsalt armastavad lugemist asju online,
siis see on fantastiline ükshaaval Hadley Wickham,
kes lõi ka kõik need väga lahe pakette.
Kui oled kiindunud videote, siis Berkeley on awesome BootCamp
see on several--, et on selline pikk.
Ja see õpetab teile peaaegu kõike, mida tahaks teada R.
>> Ja täpselt samamoodi, seal on Codeacademy ja kõik need muud tüüpi
interaktiivse veebilehed.
Nad on ka saada common-- üha tavalisemaks.
Seega on see väga sarnane Codeacademy.
Ja lõpuks, kui sa just soovite ühenduse ja aidata,
need on kamp asju saab minna.
Ilmselt on meil veel kasuta meililistides, vaid
nagu peaaegu iga teine programmeerimiskeelt kogukonnas.
Ja #rstats, see on meie kogukonnas Twitter.
See on tegelikult üsna tavaline.
Ja siis kasutaja!
Kas just meie konverentsi.
>> Ja siis muidugi, saate kasutada kõik need muud küsimused ja asju,
nagu Stack ülevoolu Google ja seejärel github.
Kuna enamik neist paketid ja palju kogukonna
koonduks arendamisel kood, sest see on avatud lähtekoodiga.
Ja see on lihtsalt tore on github.
Ja lõpuks, saate minuga, kui sa lihtsalt mingit kiiret küsimust.
Nii võid leida mind vidistama siin minu kodulehel ja lihtsalt minu e-posti.
Loodetavasti, mis oli midagi-- vaid lühikese teaser
mida R ei ole tegelikult võimeline seda.
Ja loodetavasti sa lihtsalt vaadake neid kolme lingid
ja vaata, mida saate teha rohkem.
Ja ma arvan, et see on just see.
Aitäh.
>> [APPLAUSE]