>> [Muziciranja]
DUSTIN Tran: Hi.
Moje ime je Dustin.
Dakle, ja ću se predstaviti Analiza podataka u R.
Samo malo o sebi.
Ja sam trenutno student u inženjering i primijenjene znanosti.
Studiram sjecištu strojno učenje i statistika
pa Analiza podataka u R je stvarno temeljne važnosti za ono
Radim na dnevnoj bazi.
>> I R je naročito dobar za analizu podataka
jer je to vrlo dobro za prototipova.
I obično, kad radite neku vrstu analize podataka, puno problema
idu na kognitivni.
I tako se samo želite imati Neki stvarno dobar jezik koji
je samo dobar za raditi izgrađen-in funkcija, za razliku od
da moraju nositi s niskom razinom stvari.
Dakle, u početku, ja samo idem predstaviti ono što je R, zašto bi
Želite li ga koristiti, i onda ide preko u neku demo,
i samo ići dalje od tamo.
>> Dakle, ono što je R?
R je samo jezik razvio za statističke računarstvo
i vizualizacija.
Dakle, što to znači da je to je vrlo odličan jezik
za bilo kakve stvari koje se bavi nesigurnost ili vizualizaciju podataka.
Dakle, imate sve ove distribucije vjerojatnosti.
Tu će biti izgrađen-in funkcija.
Vi ćete također imati odličan crtanje paketa.
>> Python je drugi natječe jezik za podatke.
I jedna stvar koju ne mogu naći taj R je mnogo bolje je vizualizacija.
Dakle, ono što ćete vidjeti u demo kao dobro je samo vrlo intuitivno jezik
da je samo radi iznimno dobro.
To je također besplatan i open source, što je je bilo koji drugi dobar jezik valjda.
>> I ovdje, hrpa jednostavno Ključne riječi bačeno na vas.
To je dinamičan, što znači, ako imate specifična vrsta dodijeljen objekt
nego samo ćete ga mijenjati u letu.
To je lijen, tako da je pametno o tome Kako to radi izračune.
Funkcionalna što znači da se zapravo može raditi temelji off funkcija tako anything--
bilo kakve manipulacije si radiš, to će se temeljiti off funkcija.
>> Tako binarni operatera, na primjer, samo su inherentno funkcije.
I sve to ti si idući u obaviti je
će se izvoditi off sama funkcija.
A onda objektno orijentirani kao dobro.
>> Dakle, ovdje je xkcd zemljište.
Ne samo zato što se osjećam kao Xkcd je od temeljne važnosti za bilo kakve
prezentacije, ali zato Osjećam se kao da to doista
čekići točku koja puno Vrijeme kad radite neku vrstu podataka
Analiza, nije problem toliko koliko brzo radi,
ali koliko dugo će to uzeti vas programirati zadatak.
Dakle, ovdje je samo analizira li Strategija ili b je učinkovitiji.
To će biti nešto što si
će se nositi s puno u vrsta low-level jezici
gdje ste se bave SEG pogrešaka, dodjela memorije, inicijalizacije,
čak i izradu izgrađen-in funkcije.
A ove stvari sve se rukuje Vrlo, vrlo elegantno u R.
>> Dakle, samo se čekićem točka, najveće usko grlo
će biti kognitivno.
Dakle, analiza podataka je vrlo težak problem.
Bilo da se radi strojno učenje, ili ste
rade samo nekakvu Osnovna istraživanja podataka,
ne želim imati da se dokument
a zatim sastaviti nešto svaki put kad
Želite li vidjeti što izgleda kao stup, ono što posebno unose u matricu
izgleda.
Dakle, vi samo želite imati Neki stvarno lijepo sučelje
možete pokrenuti jednostavne funkcije da indeksi na ono
želite i samo ga pokrenuti od tamo.
I trebate domene posebni jezici za to.
I R stvarno će vam pomoći da odredite Problem i riješiti ga na taj način.
>> Dakle, ovdje je zemljište pokazuje programiranje Popularnost R kao što je otišao s vremenom.
Dakle, kao što možete vidjeti, kao što je 2013 ili pa to samo dignut u zrak strahovito.
A to je upravo zbog toga veliki trend u tehnološkoj industriji
O velike podatke.
Također, ne samo tehnologija industrija, ali stvarno
bilo industrija that-- jer Puno industrije
su vrsta temeljne važnosti za pokušavaju riješiti ove probleme.
I obično, možete imati neke dobre način mjerenja tih problema
ili ih čak definiranja i njihovo rješavanje pomoću podataka.
Dakle, mislim da sada R 11 najpopularniji jezik u TIOBE
i to je u porastu od tada.
>> Dakle, ovdje je nešto više značajke R. Ima
Ogroman broj paketa i za sve te različite stvari.
Dakle, svaki put imate Sigurno je problem, većina
Vrijeme R će imati da funkcija za vas.
Dakle, želite li graditi nekakvu stroju
učenje algoritam pod nazivom Random Forest i stabla odlučivanja,
ili čak pokušava uzeti srednju vrijednost funkcija ili bilo koji od ovih stvari,
R će imati to.
>> A ako ti je stalo optimizacija, jedna stvar koja je zajednička
je da, nakon što ste učinili prototipova neka vrsta visokoj razini jezika,
ćete baciti da in-- ćete samo port da preko
na nekim low-level jeziku.
Što je dobro o R je da nakon što ste učinio ga prototipova, možete pokrenuti C ++,
ili Fortran, ili bilo koji od njih razini one niže izravno u R.
Dakle, to je jedan jako kul značajka o R,
Ako ste stvarno stalo točka optimizacije.
>> I to je također jako dobar za web vizualizacije.
Tako D3.js, na primjer, Valjda još jedan seminar
koje je danas predstavljeno.
A to je stvarno strašan za radi interaktivne vizualizacije.
I D3.js pretpostavlja da imate neka vrsta podataka koji će biti nacrtane
a R je sjajan način da bude u mogućnosti za napraviti Analiza podataka prije nego što ga izvoziti
preko D3.js ili čak samo trčanje D3.js naredbe u R sama,
kao i svi ovi druge knjižnice, kao dobro.
>> Dakle, to je bio samo uvod u Što je R i zašto ste mogli koristiti.
Dakle, nadamo se, ja sam uvjeren vam nešto
o samo pokušava vidjeti što je to.
Dakle, ja ću ići naprijed i proći kroz neke osnove o R predmetima
a ono što stvarno možete učiniti.
>> Dakle, ovdje je samo hrpa matematike naredbi.
Tako kažu you're-- želite graditi Jezik se i vi samo želite
da ima hrpa različitih alata.
Svaka vrsta rada misliš da bih želim je prilično velik će biti u R.
>> Dakle, ovdje je 2 plus 2.
Ovdje je 2 puta pi.
R ima hrpa izgrađen-in konstanti da ćete se često koriste kao pi, e.
>> A onda, evo 7 plus runif, pa runif od 1.
To je funkcija koja je stvara jedan slučajni uniformu 0-1.
A tu je i 3 na snazi ​​od 4.
Postoji korijena.
>> Tu je dnevnik.
Dakle, prijavite se napraviti bazu eksponencijalna po sebi.
A onda, ako odredite bazu, a zatim možete raditi što god želite bazu.
I onda ovdje su neke druge naredbe.
Dakle, imate 23 Mod 2.
Tada imate ostatak.
Tada imate znanstveni zapis, ako vas također
želim samo još i složenije stvari.
>> Dakle ovdje je zadatak.
Dakle tipični zadaci u R je učinjeno sa strelicom
tako da je manje od te crtice.
Dakle, ovdje sam samo dodjeljivanje 3 u varijablu val.
>> A onda sam ispis Val i onda ispisuje tri.
Po defaultu u R tumača, to će ispisati stvari za vas
tako da ne morate navesti ispisati Val bilo koje vrijeme želite ispisati nešto.
Vi samo možete učiniti Val i onda će to učiniti za vas.
>> Također, možete koristiti jednaka tehnički kao ustupanju operatora.
Postoje male suptilnosti između koristite strelicu
operator i jednakosti Operator za zadatke.
Uglavnom po Konvenciji, svima će samo koristiti operator strelicom.
>> I ovdje, ja sam dodjeljivanje ovo kosa zapis naziva 1 debelo crijevo 6.
To stvara vektor od 1 do 6.
I to jako lijepo, jer tada ti samo dodijeliti vektor u Val
i da radi samo po sebi.
>> Dakle, to je već ide od single-- vrlo intuitivno podataka
Struktura samo dvojniku neka vrsta tipa u vektor
a što će prikupiti sve skalama vrijednosti za vas.
Tako je nakon odlaska iz skalarne, što ima R objekata i to je vektor.
Vektor bilo kakve zbirka istog tipa.
Dakle, ovdje su hrpa vektora.
>> Dakle, to je numerički.
Brojčano je r je način govoreći dvaput.
I tako po defaultu, bilo Broj će biti dvostruko.
>> Dakle, ako imate c od 1,1, 3, negativna 5.7, c je funkcija.
To concatenates sve tri Brojevi u vektor.
A to će be-- pa ako primijetite 3 po sebi,
Uobičajeno je da bi se pretpostaviti to je kao cijeli broj to,
ali zbog svih vektora su isti tip,
to je vektor parovima ili numerička u ovom slučaju.
>> rnorm je funkcija koja generira standardna normalna variables--
ili normalne vrijednosti.
I ja sam navodeći dva od njih.
Tako ja radim rnorm 2, dodjeljujući da se devs, a onda sam ispis devs.
Dakle, to su samo dvije slučajne normalne vrijednosti.
>> A onda Ints ako ne vam je stalo do brojeva.
Dakle, ovo je samo o memorije Raspodjela i štedi veličina memorije.
Dakle, ti bi se dodati Vaši brojevi po glavnom L.
>> Općenito, to je R je povijesni zapis
za nešto što se zove dugo cijeli broj.
Dakle, većinu vremena, vi ćete se bave parovima.
A ako ste ikad kasnije na optimizirati svoj kod,
možete jednostavno dodati ove L'e nakon ili tijekom njega
Ako ste poput prokognitivnih o tome ti si idući u obaviti ove varijable.
>> Dakle, ovdje je lik vektor.
Dakle, opet, ja sam nadovezivanjem tri žice to vrijeme.
Obavijest da dvostruki žice i pojedinačni nizovi su isti u R.
Dakle, imam Arthur i Marvin je i tako kad sam ga ispišete, svi oni
će se prikazati dvostruke žice.
A ako i vi želite uključiti dvostruka ili jednostruka string
u svoje likove, onda možete bilo izmjenjivati ​​svoje žice.
>> Dakle, Marvin je za drugi element, to jest
će vam show-- Samo u dvije žice
a onda jednog niza pa ovo je naizmjenično.
Inače, ako želite koristiti double string operater u dvokrevetnoj nizu
kad si ga proglasio, a zatim vi samo koristite operator pobjeći.
Znači li to obrnute kose crte dvostruki niz.
>> I na kraju, što je također ima logičke vektora.
Dakle logical-- tako istinito i lažno, a oni su
će biti velikim slovima.
A onda, opet, ja sam nadovezivanjem ih, a zatim ih dodjeljivanje bools.
Dakle bools će pokazati što TRUE, FALSE, i istinito.
>> Dakle, ovdje je vektorizirani indeksiranje.
Dakle, u početku, ja Uzimam je function--
to se zove sequence-- slijed od 2 do 12.
I ja sam uzimajući slijed 2.
Dakle, to će učiniti 2, 4, 6, 8, 10 i 12.
A onda, ja sam indeksiranje dobiti treći element.
>> Dakle, jedna stvar koju treba imati na umu je da je R indeksi počevši od 1.
Dakle, vals 3 će dati što Treći element.
To je vrsta drukčiji od drugih jezika, gdje se počinje od nule.
Tako je u C ili C ++, na primjer, da ste će dobiti Četvrti element.
>> I ovdje je Vals 3-5.
Dakle, jedna stvar koja je stvarno cool je da vas
može generirati privremene varijable unutar i onda samo ih koristiti u letu.
Dakle, ovdje je 3 do 5.
Tako sam generira vektor 3, 4, i 5, a zatim se
Ja sam indeksiranje dobiti treći, četvrti, i peti elemenata.
>> Dakle Isto tako, možete Sažetak samo napraviti
bilo kakve vektora koji vam daje indeksiranje.
Dakle, ovdje je Vals, a zatim Prvi, treći i šesti elemenata.
A onda, ako želiš napraviti dopuna,
tako da jednostavno napraviti minus nakon toga i da ću
dati vam sve što nije Prvi, treći ili šesti elementa.
Dakle, to će biti 4, 8 i 10.
>> A ako želite da biste dobili još napredniji,
možete spojite Boolean vektora.
Dakle, ovo indeks će vam dati logičku vektor duljine 6.
Dakle rep TRUE zarezom 3.
To će ponoviti TRUE tri puta.
Dakle, to će vam dati vektor TRUE, TRUE, TRUE.
>> rep FALSE 4-- to će vam dati vektor lažnih, FALSE, FALSE, FALSE.
A onda c će spojite te dvije logičke izraze zajedno.
Dakle, ti si idući u dobiti tri TRUEs a zatim četiri FALSEs.
>> Tako da kada indeks Vals, ti si će dobiti pravi, istiniti, TRUE.
Tako da će reći da, Želim te tri elementa.
A onda FALSE, FALSE, FALSE, lažno se događa
reći ne, ne želim te elemente pa neće ih vratiti.
>> I mislim da je zapravo pogreška pri upisu ovdje jer to govori ponovite TRUE 3
i ponavljam lažnih 4, i tehnički, te samo šest elemenata tako ponoviti FALSE,
to bi trebao biti ponoviti FALSE 3.
Mislim R je dovoljno kao pametna da, ako ste samo navesti 4 ovdje, onda
to neće ni pogrešaka van.
To samo će vam dati tu vrijednost.
Tako da ću ignorirati tu četvrtu False.
>> Dakle, ovdje je vektorizirani zadatak.
Dakle set.seed-- to samo postavlja Sjeme za pseudoslučajnih brojeva.
Dakle, ja sam postavljanje sjemena na 42, što znači da ako sam generirati
tri slučajna normalno vrijednosti, i onda ako
pokrenuti set.seed na vlastite Računalo koristite istu vrijednost 42,
onda ćete također dobiti Isti tri slučajne normale.
>> Dakle, ovo je stvarno dobar za obnovljivosti.
Obično, kada radite neki vrsta znanstvene analize,
što bi željeli postaviti sjeme.
Na taj način ostali znanstvenici mogu samo reproducirati isti broj koji ste
učinio, jer oni će imati točno Isti slučajne varijable that-- ili slučajni
Vrijednosti koje ste uzeti kao dobro.
>> I tako vektorizirani zadatak Ovdje se pokazuje Vals 1 do 2.
Dakle, to traje prva dva elementa od Vals, a zatim ih dodjeljuje se 0.
A onda, također možete jednostavno napraviti Slična je stvar s logičke izraze.
>> Dakle Vals nije jednako 0-- to će vam dati vektor FALSE, FALSE, TRUE
U tom slučaju.
A onda, što će reći bilo tih indeksa je to istina,
onda će se dodijeliti kako do 5.
Zato je potrebno Treći element Ovdje, a zatim ga dodjeljuje na 5.
>> A to je jako lijepo u odnosu na niske razine jezika
gdje morate koristiti za petlje učiniti sve ove stvari vectorized
jer to je samo vrlo intuitivno i to je jedan jedini-liner.
A ono što je dobro u vektorizirani zapis
je da je u istraživanju, to su svojevrsni izgrađen-in, tako da su oni gotovo jednako brzo
što radiš u jeziku niske razine kao Za razliku od odluka za petlju u R
a zatim da to učiniti dinamičan sama indeksiranje.
I to će biti sporiji nego raditi ova vrsta vectorized stvar
gdje se to može napraviti u paralelno, gdje je što to radi u threading osnovi.
>> Dakle, ovdje je vektorizirano operacije.
Tako sam generira vrijednost 1-3, dodjeljivanje da je vec1, 3 do 5, vec2,
dodajući ih zajedno.
To im daje komponenta-mudar, tako je 1 + 3, 2 plus 4, i tako dalje.
>> vec1 puta vec2.
To umnožava dva vrijednosti komponentu mudar.
Dakle, to je 1 puta 3, 2 puta 4, a onda 3 puta 5.
>> A onda, na sličan način možete i učiniti comparisons-- logičke usporedbe.
Tako da je false false istina u ovo 1 slučaj, jer nije veći od 3,
2 nije veći od 4.
To je, valjda, još pravopisnu pogrešku, 3 definitivno nije veći od 5.
Da.
I tako da jednostavno možete učiniti sve ove jednostavne operacije
jer im je naslijedila od samih klasa.
>> Dakle, to je bio samo vektor.
I to je vrsta najosnovniji R objekt jer je dao vektora,
možete izgraditi više naprednih objekata.
>> Dakle, ovdje je matrica.
To je u biti apstrakcija onoga što je matrica sama.
Dakle, u ovom slučaju, to je tri različita vektori, gdje je svaka od njih je stupac,
ili ga možete uzeti u obzir kao i svaki jedan je red.
>> Tako sam pohranjivanje matricu od 1 do 9. a onda sam navodeći 3 reda.
Dakle, od 1 do 9 će vam dati vektor 1, 2, 3, 4, 5, 6, i sve do 9.
>> Jedna stvar koju treba također imati na umu da je R pohranjuje vrijednosti u stupcu-major formatu.
Dakle, drugim riječima, kad vidiš 1 do 9, to će se pohraniti them--
to će biti 1, 2, 3 u prvom stupcu,
a onda ćemo napraviti 4, 5, 6 u drugom stupcu,
i 7, 8, 9 u trećem stupcu.
>> I ovdje su neke druge zajedničke funkcije možete koristiti.
Dakle dim mat, to će vam dati dimenzije matrice.
To će vas vratiti vektor dimenziji.
Dakle, u ovom slučaju, jer je naša matrica 3 od 3,
to će vam dati numerički vektor koji je 3 3.
>> A ovdje samo pokazuje množenja matrica.
Tako obično, ako baš ne asterisk-- tako mat zvjezdica mat--
to će biti Komponenta-mudar rad
ili ono što se zove Hadamard proizvod.
Dakle, to će učiniti svaki Element komponenta-mudar.
Međutim, ako želite matrica multiplication--
pa množenjem prvi puta red Prvi stupac druge matrice u
pa on-- biste koristili ovo posto operacija.
>> I t mat je samo Operacija za transponirati.
Dakle, ja govorim uzeti transponirati u matrica, pomnožite ga matrice
sama.
A onda će povratak na vama još 3
od 3 matrica prikazuje Proizvod želiš.
>> I da je matrica.
Ovdje je ono što se naziva okvir podataka.
Okvir podataka možete misliti kako je matrica, ali svaka sama stupac
će biti različitog tipa.
>> Dakle, ono što je stvarno cool o podacima Okviri se da je u samoj analizi podataka,
ti si idući u morati sve to heterogenih podataka i sve to jako
neredu stvari gdje svaki od stupova sami mogu biti različitih tipova.
Dakle, ovdje govorim stvoriti Okvir podataka, učinite Ints 1-3,
a onda i imaju karakter vektor.
Dakle, ja mogu indeksa kroz svaki od navedenih stupova
a onda ću doći same vrijednosti.
A također možete napraviti nekakvu poslovanja na okvirima podataka.
I većinu vremena kad ste radi analize podataka ili neku
od predobradi, vi ćete biti rade s tim strukturama podataka
gdje svaki stupac ide biti različitog tipa.
>> Konačno, tako da su u biti samo četiri bitne objekata u R. Popis
će samo skupljati bilo ostali predmeti želite.
Tako da će se spremiti u jednu varijabla koja možete jednostavno pristupiti.
>> Dakle ovdje, ja sam uzimajući popis.
Ja govorim stvari jednak 3.
Tako ću imati jedan element u popis, a to se zove stvar,
a to će imati vrijednost 3.
>> Ja također mogu stvoriti matricu.
Dakle, ovo je 1 do 4, a na kraju reda jednak 2, tako da 2 od 2 matrice.
Također u popisu i to se zove mat.
moreStuff, niz znakova, pa čak i još jedan popis samo po sebi.
>> Dakle, to je popis koji je 5 i medvjeda.
Dakle, to je vrijednost 5 i to ima znakova medvjeda
a to je popis u popisu.
Tako možete imati ove rekurzivni stvari gdje
imate another-- A upišite u vrsti.
Dakle Isto tako, možete imati matricu u drugoj matrici i tako dalje.
A popis je samo dobar način prikupljanja i pripajanje
Svi ti različiti predmeti.
>> I na kraju, tu je samo pomoć u slučaju ovo je samo prešao preko vrlo brzo.
Dakle, bilo da ste zbunjeni o nekakvoj funkciji,
možete učiniti pomoć toj funkciji.
Dakle, što možete učiniti pomoći matricu ili matrice upitnik.
I pomoć i upitnik se Samo stenogram za istu stvar
pa oni su pseudonime.
>> LM je funkcija koja Samo ne linearni model.
Ali ako baš nemam pojma kako se to djela, možete samo napraviti pomoć lm
i da će vam dati neke vrsta dokumentacije koja
Izgleda vrsta kao Čovjek stranica u Unix, gdje
imate kratki opis onoga što to radi, i ono što njegovi argumenti su,
ono što se vraća, a samo savjete o tome kako ga koristiti, a neki od primjera, kao dobro.
>> Pa neka mi ići naprijed i pokazati Neki demo korištenja R. OK.
Pa sam otišao preko vrlo brzo samo podaci
strukture i neka vrsta op-- neke operacije.
Ovdje se neke funkcije.
>> Dakle, ovdje sam samo ide definirati funkcije.
Tako sam i ja pomoću Raspored operater ovdje,
a onda sam rekao proglasiti ga u funkciji.
I to traje vrijednost x.
Dakle, ovo je bilo koja vrijednost koju želite a ja ću se vratiti x sebi.
Dakle, to je funkcija identitet.
>> A ono što je cool o tome u usporedbi s drugim jezicima
i još jedna niska razina jezika je da x
može biti bilo kojeg tipa same a to će se vratiti tu vrstu.
Tako možete imagine-- pa neka ja samo pokrenuti vrlo brzo.
Oprostite.
>> Dakle, jedna stvar koju treba spomenuti je da je ovaj urednik sam pomoću
naziva rstudio.
To je ono što se zove IDE.
I jedna stvar koja je jako lijepo o tome
je da ona sadrži puno stvari koje želite učiniti u istraživanje po sebi
Samo vrlo intuitivno.
>> Dakle, ovdje je tumač konzole.
Dakle Isto tako, možete dobiti ovo Konzola sirovo samo radi kapitalnog R.
I to je točno Ista stvar kao i konzole.
Dakle, ja mogu samo napraviti funkciju ID x, x, x.
A then-- i da će biti u redu sama.
>> Dakle rstudio je super jer ima konzolu.
Ona također ima dokumente želite raditi na.
A onda ima neke varijable koje možete vidjeti u okruženju.
A onda, ako imate učiniti parcele, onda ste
Samo mogu vidjeti ovdje, za razliku od upravljanje sve te različite prozore
po sebi.
>> Zapravo sam osobno koristiti Vim, ali ja Osjećam se kao rstudio je odličan samo
za dobivanje dobru ideju kako koristiti R. Obično,
kad pokušavate naučiti neke nove zadaće,
vi ne želite nositi previše stvari odjednom.
Dakle, R je samo very-- rstudio je vrlo dobar način učenja R
bez da se bave Sve ove druge stvari.
>> Dakle, ovdje sam radi id Pozdrav.
To vraća Pozdrav.
id 123.
Ovdje je vektor od brojeva.
Dakle sličan, jer možete poduzeti sve nekakvu vrijednost,
možete učiniti vraća ID x tako da se vraća 1234 i 5.
>> I neka mi samo pokazati da je ovo je doista broj.
A isto tako, ako ne klase id x, to će biti cijeli broj.
A onda, također možete usporediti dva i to je istina.
Tako sam provjere da li ID x jednak jednak X i obavijesti
da vam daje dva TRUEs.
Dakle, to ne govori se dvije identične objekata,
a svaki od unosa u vektori jednaki.
>> Ovdje je bounded.compare.
Dakle, to je malo više komplicirano time, da ima ako stanje i drugi
a onda je potrebno dvoje Argumenti u isto vrijeme.
Tako je x od bilo koje vrste.
A ja kažem ovo Drugi argument.
To može biti bilo što što je dobro.
No, po defaultu, to će potrajati 5. ako ne odredite ništa.
>> Dakle, ovdje ću reći ako je x veći od.
Dakle, ako ne odredite, to kaže da ako je x veći od 5,
onda ću se vratiti TRUE.
drugo, ja ću se vratiti FALSE.
Pa neka mi ići naprijed i definirati to.
>> A sad ću pokrenuti bounded.compare 3.
Dakle, on kaže je 3 manje than-- je 3 veći od 5.
Ne, to nije tako neistinito.
>> I bounded.compare 3 i idem usporediti pomoću jednaka 2.
Pa sad ti govorim da, sad sam Želite biti nešto drugo.
Zato ću reći, što bi trebao biti 2.
>> I bilo mogu učiniti ovu vrstu zapis ili kažem jednak 2.
To je više čitati da, kada ste
gleda na to zaista komplicirane funkcije koje
se više arguments-- i to može biti na desetke oftentimes-- samo govori
jednaka 2 je više čitati za ste kako bi se kasnije u budućnosti
ćete znati što radite.
>> Dakle, u ovom slučaju, ja sam rekao je 3 veći od 2.
Da je to.
A isto tako, ja mogu samo ukloniti to i kažem, je 3 veći od 2
gdje je jednako 2.
I to je također istina.
Da?
>> PUBLIKA: Jesu li vam izvršavanju liniju po liniju?
>> DUSTIN Tran: Da sam ja.
Dakle, ono što ja radim ovdje uzimajući ovaj tekst document--
a ono što je dobro u rstudio je da Ja samo mogu pokrenuti short-- prečac ključ.
Tako ja radim upravljačke Enter.
>> A onda, ja uzimam redak u tekstualnom dokumentu
a zatim stavljanjem u konzoli.
Dakle ovdje želim reći, bounded.compare i ja radim Control-X.
Dakle, ja mogu samo ne odvijaju i ovdje.
A onda ćemo se crta, a zatim ga staviti ovdje.
I onda na sličan način, mogu li pokrenuti ovdje.
A onda će jednostavno zadržati definiranju linije u konzolu kao što je to.
>> A ako ste primijetiti Kovrčava braces postoje baš kao u C sintaksu.
x-- ako ako uvjet je će koristiti zagrade, a zatim
možete koristiti drugo.
Još jedna je drugo, ako.
Dakle, to će biti x jednako jednako, npr.
A onda ću vratiti nešto ovdje.
>> Obavijest da postoje dva različita stvari ovdje da se događa.
Jedan od njih je da je ovdje sam određuje vratiti vrijednost TRUE.
Evo ja samo kažem x.
Dakle, R će obično po defaultu uzeti posljednju arguments--
ili se posljednja linija koda, i da će se ono što se vratio.
Dakle, ovdje je to isto stvar što radi povratka x.
>> I samo da vam pokazati.
A onda, to će raditi samo tako.
Pa neka mi i dalje s ovim.
>> Dakle, ako je drugo.
I doista, ja mogu vratiti ništa ja bih.
Dakle, ja uopće ne moraju povratak logičke izraze cijelo vrijeme,
Ja samo mogu vratiti nešto drugo.
Dakle, ja mogu napraviti povratak medvjeda.
>> Dakle, ako je x jednako jednako, to će se vratiti medvjeda.
Inače, to će se vratiti TRUE.
Ja mogu napraviti vektor ili stvarno ništa.
>> I normalno u statički tip jezika,
ne bi se odredili tip ovdje.
I primijetiti da samo može biti bilo što.
I R je dovoljno inteligentan da to samo će to učiniti i to će raditi.
>> Pa neka mi definirati ova.
Unexpected-- oh sorry.
To bi trebao biti kovrčava Brace ovdje.
OK.
Cool.
U redu.
Dakle, sada ćemo usporediti 3 i iznosi 3.
Dakle, to bi trebalo return-- yeah-- vrijednosni medvjeda.
>> Dakle, sada više uopće stvar je kao Što je s drugim strukturama podataka.
Dakle, imate tu funkciju.
To se događa da se radi o bilo kakvoj vrijednosti kao što su 3 ili bilo brojčani,
drugim riječima, dvostruka.
>> No, što je s nešto poput vektora.
Dakle, što se događa ako do-- pa sam će dodijeliti val na, recimo, 4 do 6.
Dakle, ako se vratim to, to vektor iz 4, 5, 6.
>> Sada ćemo vidjeti što će se dogoditi Ako ja bounded.compare Val.
Dakle, to će vam dati 15 1251.
Dakle, drugim riječima, to govori Ako pogledate ovaj uvjet
pa kaže da je x manji nego i nešto.
Dakle, to je nešto zbunjujuće, jer se sada
samo ne znam što se događa.
Pa valjda jedna stvar koja je stvarno dobro samo pokušava ispravljanje
je da jednostavno možete učiniti val veći nego i vidjeti što se tamo događa.
>> Dakle val-- je po defaultu 5 tako neka je samo do Val veći od 5.
Dakle, to je vektor false false TRUE.
Dakle, sada kada ste u potrazi za to, to će reći, ako,
a onda će vam to vektor false false TRUE.
>> Dakle, kada prođe ovo u R, R nema pojma što radite.
Budući da očekuje jedan jedini vrijednost, što je logička, a sada
što mu daje vektor logičke izraze.
Pa po defaultu, R je samo reći što je pakao,
Ja ću pretpostaviti da ste događa da se prvi element ovdje.
Tako ću say-- idem pretpostaviti da je taj lažni.
Dakle, to će reći Ne, to nije u redu.
>> Isto tako, to će Val biti jednak jednak.
Ne, žao 5.
I to je također će biti lažno, kao dobro.
Dakle, to će reći ne, to nije istina i da je to
će vratiti ovaj zadnji.
>> Dakle, to je bilo dobro ili loše stvar, ovisno o tome kako ste ga vidjeli.
Jer kad si stvaranje ove funkcije,
vi zapravo ne znate što se događa.
Dakle, ponekad želiš pogrešku, ili možda samo želite upozorenje.
U tom slučaju, R ne učiniti.
Dakle, to je stvarno do što se temelji off od onoga
mislite jezik treba učiniti u ovom slučaju
ako prođe u vektor logičke izraze kada radite li stanje.
>> Pa recimo da ste imali izvorni jedna s drugom, ako se vrate istinite i ti si
će se vratiti FALSE.
Tako je jedan od načina apstrahiranjem to je da kažem
uopće nije potrebno uvjetno stvar.
Još jedna stvar koju mogu učiniti je jednostavno vraćaju same vrijednosti.
Dakle, ako ste primijetili, ako vas to val je veći od 5,
to će se vratiti Vektor false false TRUE.
>> Možda je to ono što Želite za bounded.compare.
Želite li se vratiti vektora logičke izraze gdje je svaki od uspoređuje vrijednosti
za sebe.
Dakle, možete jednostavno učiniti bounded.compare Funkcija x, jednaka 5.
I onda, umjesto da rade to ako je drugo stanje,
Samo ću se vratiti x je veći od 5.
Dakle, ako je to istina, onda to će se vratiti TRUE.
A onda, ako to nije, to je će se vratiti FALSE.
>> I to će raditi za bilo koji od tih struktura.
Dakle, ja mogu bounded.compare C1 6 ili 9 a onda ću reći jednak 6,
npr.
A onda će dati pravo Boolean
Vektor da ste projektiranje.
>> Dakle, oni su samo funkcije a sada mi dopustite da jednostavno
pokazati vam neke interaktivne vizualizacije.
Ne mislim da sam zapravo Wi-Fi ovdje, pa neka mi samo ići naprijed
i preskočiti ovo mislim.
>> No, jedna stvar koja je super iako je to, ako vas baš
želite testirati hrpu različite naredbe podataka,
postoji hrpa različitih skupova podataka koji su već unaprijed učitan u R.
Tako je jedan od njih je nazvao Iris set podataka.
To je jedna od najpoznatija one u strojno učenje.
Obično ću napraviti nekakvu test slučajevi da biste vidjeli je li vaš broj radi.
Pa neka je samo provjeriti što je Iris.
>> Dakle, ovo što se događa biti kadar podataka.
I to je vrsta dugo jer Upravo sam isprintati iris.
To je ispišete cijelu stvar.
Dakle, to je sve te različite nazive.
Dakle, Iris je skup od različitih cvjetova.
U ovom slučaju, to govori što je vrsta njega,
Sve ove različite širine i duljine čašični listić i latica.
>> I tako normalno, ako Želite li ispisati iris,
primjerice, ne želite ga imati sve to zato da se može preuzeti
Cijeli tvoj konzole.
Dakle, jedna stvar koja je stvarno Lijepo je funkcija glavu.
Dakle, ako ste upravo učinili glavu Iris, to će vam dati
Prvih pet redaka, ili šest valjda.
A onda i ti, može samo navesti ovdje.
Dakle 20-- to će dati što je prvih 20 redaka.
A zapravo sam bio ljubazan iznenađen da je ovaj
dao mi šest pa neka mi ići naprijed i provjerite iris-- ili glavom, ispričavam se.
I ovdje će dati što dokumentacije
onoga što je vrijednost glavu radi.
Tako se vraća prvi ili posljednja objekta.
A onda ću pogledate zadane.
A onda je, kaže default Način glava X i n jednak 6L.
Dakle, ovo vraća prvih šest elemenata.
A na sličan način ako primijetite ovdje, ja nije morao navesti n jednak 6.
Po defaultu se koristi šest, pretpostavljam.
A onda, ako želim navesti određeni vrijednost, onda ja mogu vidjeti da je kao dobro.
>> Tako da je neke jednostavne naredbe i evo još jedan koji je just-- dobro,
I can-- to je zapravo malo složeniji,
ali to će samo uzeti klasa svakog stupca šarenice podataka.
Dakle, to će vam pokazati ono što je svaki od njih Kolone su u smislu njihove vrste.
Dakle čašični listić duljina je brojčana, čašični listić širina je numerički.
Sve ove vrijednosti su samo numerička zato što mogu reći iz ove podatke
strukturirati su Sve će se brojčani.
>> A stupac vrsta će biti faktor.
Pa normalno, vi mislite da bi to je kao niz znakova.
Ali ako baš ne irisSpecies, a onda ću učiniti glavu 5,
a to će se ispisati iz prvih pet vrijednosti.
>> A onda primijetiti ove razine.
Dakle, ovo je saying-- to R je način vlasništvo kategoričkih varijabli.
Dakle, umjesto da samo ima žice lik,
to je razina propisuje koji od tih stvari su.
>> Tako recimo irisSpecies 1.
Dakle, ono što želite učiniti ovdje sam Subsetting se ova vrsta je kolonu.
Dakle, to traje Vrste stupac, a zatim
indeksira dobiti prvi element.
Dakle, to bi trebalo dati setosa.
I ona također pruža vam razina ovdje.
>> Dakle, što se također može usporediti to je lik setosa
a to se ne događa da bi bilo istinito, jer jedan
je različitog tipa od drugoga.
Ili mislim da je istina, jer R je inteligentniji od toga.
I to izgleda na to, a zatim kaže, možda je to ono što želite.
Dakle, to će reći karakter string setosa je isti kao što je ovaj jedan.
A onda Isto tako, možete također samo zgrabite to kao tako dalje.
>> Dakle, to je samo neka vrsta Brzi naredbe iz skupa podataka.
Dakle, evo nekih istraživanja podataka.
Dakle, to je malo više sudjeluje u analizi podataka.
A to je preuzet iz neke Bootcamp u istraživanje jer u Berkeleyu.
>> Dakle knjižnica stranog.
Tako ću učitati u knjižnica koja se zove strano.
Dakle, to će mi dati read.dta pa pretpostavljam da ću imati ovaj skup podataka.
To se pohranjuje u tekućem radni direktorij moje konzole.
Pa neka je samo vidjeti što radni direktorij.
>> Dakle, ovdje je moj radni direktorij.
I čitanje podataka, ovaj dot stvar, govori ovu sliku
Nalazi se u mapi podataka ovaj trenutni radni direktorij.
A to se ne read.dta zadana naredba.
Mislim da sam ga umetnuti u već.
IEI preuzeo to sam uložen u već.
>> Ali tako read.dta ne ide biti zadana naredba.
I to je razlog zašto vi ćete morati učitavanje u ovoj knjižnici package--
Ovaj paket se zove stranim.
A ako nemate paket, mislim
strano je jedan od ugrađenih one.
Inače, također možete učiniti install.packages
i to će instalirati paket.
A to će vam dati R. Uh, ne.
I onda sam jednostavno ću prestati to jer već sam ga.
>> No, ono što je stvarno lijepo o R je da je upravljanje paket
Sustav je vrlo elegantno.
Budući da će se pohraniti sve jako lijepo za vas.
Dakle, u ovom slučaju, to će se pohraniti to u, vjerujem, ova knjižnica ovdje.
>> Dakle, kad god želite instalirati nove pakete,
to je samo tako jednostavno kao radi install.packages
i R će upravljati svim paketi za vas.
Dakle, ne morate učiniti nešto u Python, gdje imate vanjski paket
menadžeri poput papira Anaconda gdje ste
doing-- instalacije Paketi izvan Python
a zatim ih pokušate pokrenuti sami.
Dakle, ovo je stvarno lijep način.
>> I install.packages zahtijeva internet.
To je potrebno s poslužitelja i spremište koje
prikuplja sve Paketi se zove cran.
A možete odrediti koji je svojevrsno ogledalo Želite li preuzeti pakete s.
>> Dakle, ovdje sam da ovo skupa podataka.
Ja sam ga čitao u korištenju ove funkcije.
Pa neka mi ići naprijed i učiniti.
>> Dakle, pretpostavimo da imate ovaj skup podataka
i imate apsolutno nema pojma o čemu se radi.
I to je zapravo dolazi do prilično često u industriji
gdje si samo ti tona i tona neredu stvari
i oni su nevjerojatno neobilježen.
Dakle, ovdje sam to skup podataka, a ja ne znam
što je to tako ja sam samo pokazujući da ga provjerite.
>> Tako ću učiniti glavu na prvom mjestu.
Tako sam provjeriti prvih šest Kolone što ovaj set podataka.
Dakle, to je država, pres04, a zatim svih tih različitih vrsta stupova.
A ono što je zanimljivo ovdje, valjda, da vas
bi se pretpostaviti da je to izgleda kao neka vrsta izbora.
I valjda samo od gledajući datoteke
ime je to neka vrsta prikupljanja podataka o kandidatima i biračima
koji su glasali za određene predsjednika ili predsjednika kandidati
za izbore 2004.
>> Dakle, ovdje je vrijednost 1, 2 tako da je jedan od načina spremanja
Predsjednik kandidati su njihova imena.
U ovom slučaju, to izgleda oni su samo cjelobrojne vrijednosti.
Tako 2004. godine, bilo je Bush nasuprot Kerry Vjerujem.
I sad, recimo da jednostavno ne znam je li 1 odgovara Bush ili 2
odgovara Kerry ili i tako dalje i tako dalje, zar ne?
>> I to je, samo mi, dosta čest problem.
Pa što možete učiniti u ovom slučaju?
Tako ćemo provjeriti sve ove druge stvari.
>> Država, ja sam uz pretpostavku ovo dolazi iz različitih država.
partyid, prihodi.
Pogledajmo partyid.
Pa možda jedna stvar koju možete učiniti je pogled na svaku od promatranja
koji imaju partyid republikanskih ili demokrat ili nešto.
Pa neka je samo pogled na ono što je partyid.
>> Zato ću uzeti dat i onda idem
učiniti ovo znak za dolar operator koji sam ranije
a to će se podskup toj koloni.
A onda ću krenuti u to 20, samo da vidim kako to izgleda.
>> Dakle, ovo je samo hrpa NAS.
Dakle, drugim riječima, imate nedostaju podaci o tim momcima.
No, što je također primijetiti dat partyid je čimbenik
pa to vam daje različite kategorije.
Dakle, drugim riječima, partyid može potrajati Demokrat, republikanac, Independent,
ili nešto drugo.
>> Tako ćemo ići naprijed i neka je vidjeti koji od tih is-- oh, u redu.
Tako ću podskup da partyid a zatim
pogled na one koji su Demokrat, npr.
To će vam dati Boolean, veliki Boolean od TRUEs i FALSEs.
>> I sad, recimo želim to podskup tim momcima.
Dakle, to će potrajati moj DAT i podskup na onu zapažanja
imaju partyid jednakima jednako demokrata.
I to je prilično dugo, jer Postoji toliko mnogo njih.
Pa sad, ja ću biti na čelu ovog u 20.
>> I kao što ste primijetili, jednako jednakima Zanimljivo je da ste
already-- ste također uključuje NAS.
Dakle, u ovom slučaju, još uvijek ne mogu dobiti svaka informacija jer sada imate NAS
a vi samo želite vidjeti što je Promatranje odgovaraju demokrata
a ne one vrijednosti koje nedostaju sebe.
Pa kako bi ste dobili osloboditi od tih NAS?
>> Dakle, ovdje sam samo pomoću ključnih o mom kursora i zatim govoreći kretanje.
A onda tu ja samo idem reći is.na datpartyid.
Pa to i te će se Dva različita Boolean vektori
i kažu da će biti Istinito i lažno, na primjer.
Dakle, to će učiniti ovu komponentu mudar.
Dakle, ovdje govorim uzeti okvir podataka, podskup
za one koji odgovaraju demokrata, i uklonite bilo koji od njih da nisu NA.
>> Dakle, to bi trebalo will-- vam dati nešto.
Pogledajmo is.na.
Pokušajmo is.na datpartyid.
A to bi trebalo dati you-- sorry-- samo Boolean vektor.
I onda, zato što je tako dugo, Idem podskup do 20.
OK.
Dakle, to bi trebalo raditi.
>> A ovaj će također biti TRUEs.
Ah, tako mi je greška je u tome što sam I'm-- koristiti C ++ i R naizmjenično tako da bi
Ova greška svih vremena.
I operator zapravo onaj koji želite.
Vi ne želite koristiti dva znakove za, samo jedan jedini.
OK.
>> Tako ćemo vidjeti.
Tako smo subsetted se partyid gdje su demokrata
i oni ne nedostaje vrijednosti.
A sada pogledajmo one koji su glasali za.
Dakle, čini se da je većina njih glasali za 1.
Tako ću ići naprijed a kažu da je Kerry.
>> I isto tako, možete ići na republikanski
i nadamo se, to bi trebao dati 2.
To je samo hrpa različitih stupaca.
I doista, to je 2.
Dakle partyid sve republikance, većina njih glasaju za 2.
>> Dakle, čini se, samo gledajući to,
Republikanski će biti very-- ili partyid
će biti vrlo veliki faktor u određivanju
koji kandidat oni će glasovati za.
I to je očito istina u cjelini.
A to odgovara vašem intuicija, naravno.
Dakle, čini se kao da sam ponestaje vremena, tako
neka mi samo treba ići naprijed i pokazati neke brze slike.
Dakle, ovdje je nešto što je malo više komplicirano s vizualizacijom.
Dakle, u ovom slučaju, to je vrlo jednostavna analiza upravo ono što provjeru
Predsjednik '04 je.
>> Dakle, u ovom slučaju, neka ti kažu Htio je odgovoriti na to pitanje.
Dakle, pretpostavimo da smo htjeli znati glasovanje ponašanje Predsjednik 2004 izborima
a kako se to razlikuje od utrke.
Dakle, ne samo da ne želite vidjeti ponašanje glasovanja,
ali želite podskup svakog rasa i vrsta sažeti da.
A možete samo reći ovim složenim zapis
da je ova vrsta je dobivanje maglovito.
>> Dakle, jedan od više naprednih R pakete koji je također vrsta nedavno
naziva dplyr.
Tako da je ovo jedan upravo ovdje.
I ggg-- ggplot2 je samo lijepa način radi bolje vizualizacije
od izgrađen-in one.
>> Tako ću učitavanje ove dvije knjižnice.
I onda, ja ću otići naprijed i pokrenuti ovu naredbu.
Vi samo možete tretirati kao crne kutije.
>> Što se događa je da je ovaj cijevi Operator prolazi u ovom argumentu
u ovdje.
Dakle, ja govorim skupinu dat utrka i predsjednik 04.
A onda, svi ovi ostali naredbe su filtriranje i sumiranja
gdje radim računati i onda sam ga planirala ovdje.
OK super.
Dakle, idemo naprijed i vidjeti kako to izgleda.
>> Dakle, ono što se događa ovdje je da sam Samo nacrtane svakoj od utrka, a zatim
one koji su glasali za.
I to dva različita vrijednosti odgovaraju 2 i 1.
Ako želite da se više Elegantna, također možete
samo navesti da je 2 Kerry-- ili 2 je Bush, a zatim 1 je Kerry.
I vi također možete imati koja u svom legendu.
>> A također možete podijeliti ove grafove.
Jer jedna stvar je da, ako primijetite,
to nije vrlo lako prepoznati koje od ovih dviju vrijednosti su veće.
Dakle, jedna stvar koju bih htio učiniti je iskoristiti ovu plavu površinu
i samo ga premjestiti ovamo pa vas može usporediti ova dva rame uz rame.
I mislim da je nešto što nemaju vremena učiniti upravo sada,
ali to je također vrlo jednostavan za napraviti.
Vi samo možete pogledati u Čovjek stranice ggplot.
Na taj način možete jednostavno učiniti ggplot kao da i pročitati u tom čovjeku stranici.
>> Zato mi dopustite da jednostavno brzo pokazati vam neke cool stvari.
Idemo naprijed i ići to-- samo Primjena strojnog učenja.
Pa recimo da su se ove tri Paketi pa ću učitati ih u.
Dakle, to samo ispisuje neke Informacije nakon što sam učita u stvari.
Zato kažem da je ovo read.csv, Ovaj set podataka, a sada
Ja ću ići naprijed i gledati i vidjeti što je unutra ovog skupa podataka.
>> Dakle, prvih 20 opažanja.
Pa sam samo X1, X2, i Y. Tako je Čini se kao hrpa tih vrijednosti
su u rasponu od možda 20 do 80 ili tako.
A onda sličan za X2, a zatim to Y čini se da je naljepnica 0 i 1.
>> Da biste to provjerili, ja mogu Upravo to sažetak podataka X1.
A onda sličan za Svi ovi ostali stupci.
Dakle, sažetak je brz način Samo pokazujući Brzi vrijednosti.
Oh, ispričavam se.
To bi trebao biti Y.
>> Dakle, u ovom slučaju, daje kvantilima, medijani, maxes kao dobro.
U tom slučaju, dataY, možete vidjeti kako to samo će biti 0 i 1.
Također srednja govori 0.6, samo znači da je to
Čini se kao da imam više od 1s 0s.
>> Pa neka mi ići naprijed i pokazati ste kako to izgleda.
Pa ja sam samo će to zemljište.
Da vidimo kako jasno to.
Oh OK.
OK.
>> Dakle, to je ono što izgleda.
Dakle, čini se kao žute sam specificiranim kao 0, a onda crvena sam naveden kao 1s.
Dakle, ovdje izgleda label bodova i to
Čini se kao da ste upravo htjeli neke vrsta klastera na to.
>> I neka mi samo ići naprijed i pokazati što su neki od ovih ugrađenih funkcija.
Dakle, ovdje je lm.
Dakle, ovo je samo težak da stane na crtu za to.
Dakle, što je najbolji način da mogu stati linija, kao
da najbolje će razdvojiti Ova vrsta klastera.
I idealno, možete samo vidjeti da sam samo pokrenuti sve ove naredbe
a onda, idem naprijed i dodajte liniju.
>> Dakle, to se čini kao najbolji pogodak.
To je uzimajući najbolje onaj koji minimizira greška u pokušaju da stane tu liniju.
Očito, to izgleda nekako dobro, ali to nije najbolje.
A linearni modeli, u Općenito, će biti
stvarno super za teoriju i samo vrsta građevinskih temelja stroja
učenje.
No, u praksi, ti si idući u Želite učiniti nešto više opće.
>> Tako možete samo probati trčanje nešto naziva neuronske mreže.
Te stvari su sve češći.
A oni samo rade fantastično za velike skupove podataka.
Dakle, u ovom slučaju, mi samo have-- neka je see-- imamo nrow.
Dakle nrow samo govori broj redaka.
Dakle, u ovom slučaju, ja ima 100 zapažanja.
>> Pa neka mi ići naprijed i napraviti neuronske mreže.
Dakle, to je jako lijepo jer ja mogu samo reći nnet
a onda sam regressing Y. Dakle, Y je da kolona.
A onda ga regressing na ostale dvije varijable.
Dakle, to je kraći zapis za X1 i X2.
>> Tako ćemo ići naprijed i pokrenuti to.
Oh, ispričavam se.
Moram pokrenuti tu cijelu stvar.
I to samo ispisuje oznake koliko brzo ili ne brzo je
konvergentne.
Tako to izgleda kao da nije konvergiraju.
Pa neka mi ići naprijed i ispis što to izgleda.
>> Pogledajte ovdje je slika i ovdje je kontura pokazuje koliko dobro se uklapa.
I to je just-- možete vidjeti to da je to vrlo, vrlo lijepo.
To čak može biti overfitting, ali također možete
račun za to s drugima Tehnike kao što su križne provjere.
I oni su također ugrađene u R.
>> I neka mi samo ti pokazati podršku vektorski stroj.
Ovo je još jedan stvarno čest tehnika strojnog učenja.
To je vrlo sličan linearnih modela, ali koristi ono što se naziva metoda kernel.
I da vidimo koliko dobro to radi.
Dakle, ovo je vrlo slično tome i neuronska mreža obavlja,
ali to je puno više glatko.
A to se temelji off od what-- kako SVMs rad.
>> Dakle, ovo je samo jako Brzi pregled nekih
od ugrađenih funkcija možete učiniti kao i neke od istraživanja podataka.
Pa neka mi samo ići naprijed i vratiti se na slajdovima.
>> Dakle, očito, to je Ne vrlo opsežan.
A to je zapravo samo teaser pokazuje vam ono što stvarno možete učiniti u R.
Dakle, ako ste upravo kao kako biste saznali više, ovdje
su hrpa različitih izvora.
>> Dakle, ako ste ljubitelj udžbenika ili ste Samo vole čitati stvari na internetu,
onda je ovo fantastično jedan po Hadley Wickham,
koji je također stvorio sve to stvarno cool paketa.
Ako ste ljubitelj videa, a zatim Berkeley je strašan Bootcamp
to je several-- to je vrsta dugo.
I to će vas naučiti gotovo sve što želite znati o R.
>> A na sličan način, postoji Codeacademy a sve to druga vrsta
interaktivnih web stranice.
Oni su također uzimajući common-- više i češće.
Dakle, to je vrlo sličan Codeacademy.
I na kraju, ako ste upravo Želite zajednice i pomoći,
to su hrpa stvari koje možete ići.
Očito, još uvijek koristiti mailing liste, samo
kao i gotovo svaki drugi programski jezik zajednice.
I #rstats, to naša zajednica Twitter.
To je zapravo prilično čest.
A onda korisnika!
Je li samo naša konferencija.
>> I onda, naravno, možete koristiti sve ove ostale Q & A stvari,
kao Stack Overflow, Google, a zatim GitHub.
Budući da većina tih paketa i puno zajednice
će biti usmjeren na razvijanje code, jer je to open source.
I to je samo jako lijepo na GitHub.
I na kraju, možete me kontaktirati ako vi samo imate bilo kakvih pitanja brzo.
Tako možete pronaći me na Twitter ovdje, Moja web stranica, a samo moj e-mail.
Dakle, nadamo se, da je something-- samo kratki teaser
od čega R stvarno sposoban od događaj.
I nadam se, samo check out ove tri veze
i vidjeti što se može učiniti više.
I mislim da je upravo o tome.
Hvala.
>> [PLJESAK]