>> [音楽再生]
ダスティンTRAN：こんにちは。
私の名前のダスティン。
だから私は、提示されます Rのデータ解析
自分自身について少しだけ。
私は現在の大学院学生です 工学と応用科学。
私はの交差点を研究 機械学習と統計
そのようにRでのデータ分析は、 本当に基本的なものを
私は日常的にやる。
>> Rは、特にある データ分析のために良い
なぜならそれはプロトタイピングのために非常に良いことだ。
通常は、あなたはいくつかの並べ替えをやっているとき データ分析、多くの問題の
認知しようとしている。
だからあなただけが欲しい いくつかの本当に良い言語その
何のためにちょうど良いです 対照的に、組み込み関数、
低レベルの物事に対処する必要がする。
だから最初は、私はちょうどつもりです Rは、なぜだろうが何であるかを紹介する
あなたはそれを使用したい、と その後、いくつかのデモに上に行く、
そしてそこから上に行く。
>> だから、Rは何ですか？
Rは単に言語が開発されている 統計的コンピューティングのための
と可視化。
それでは、これが意味することです それは非常に優れた言語だ
扱う事の任意の並べ替えのために 不確実性やデータの可視化。
ですから、これらすべてのを持っている 確率分布。
があるように起こっている 組み込み関数。
また、優れたでしょう パッケージをプロットする。
>> Pythonは別の競合している データのための言語。
そして、私は見つける一つのことRその 可視化され、はるかに優れています。
だから何あなたはデモとしてで表示されます よくちょうど非常に直感的な言語である
それはちょうど非常によく動作します。
それはように、また、フリーでオープンソースです 私が推測する他の良い言語です。
>> そしてここで、ちょうどの束 キーワードはあなたに投げ。
それはあなたが持っている場合を意味し、ダイナミックだ オブジェクトに割り当てられた特定のタイプ
よりそれだけでその場でそれを変更します。
それは怠惰だので、それは約スマートだ それはどのような計算を行います。
それは本当に動作することができ意味機能 関数のオフに基づいてそのようにanything--
あなたがしている操作の任意の並べ替え そう、その機能をオフに基づいている。
>> だから、二項演算、例えば、 ただ本質的に関数です。
そして、すべてその あなたは何をするされているつもりだ
の機能自体をオフに実行されようとして。
そして、同様にオブジェクト指向。
>> だからここXKCDプロットである。
私はのように感じるためだけでなく、 XKCDはどんな種類の基本である
プレゼンテーションのが、ために 私は本当にこのように感じる
たくさんのその点はハンマー あなたは、データのいくつかの並べ替えをやっている時
分析、問題ではありません そんなにそれがどのように実行するか速く、
それがために起こっているどのくらい タスクをプログラムするあなたを取る。
だからここだけかどうかを分析している 戦略AまたはBの方が効率的です。
これがあることを行っている あなたがしている何か
中に多くのことを対処するつもり 低レベル言語の一種
あなたはワンセグ障害を扱っているところ、 メモリ割り当て、初期化、
でも、組み込み関数を作る。
そして、このようなものはすべて処理されます 非常に、非常にエレガントにRの
>> だからこのハンマーする ポイント、最大のボトルネック
認知になるだろう。
そこで、データ解析は非常に難しい問題である。
あなたがやっているかどうか 機械学習や君がいる
のほんのいくつかの並べ替えをしてい 基本的なデータ探索、
あなたが持っている必要はありません 文書を取る
その後コンパイル 何かするたびに
列がどのようなものか見てみたい、 行列内の特定のものをエントリ
のように見えます。
だから、あなただけが欲しい いくつかの本当にすてきなインタフェース
あなたは単純な関数を実行することができます インデックスにその何でも
あなたが好きで、ちょうどそこから実行したいと思います。
そして、あなたはドメインが必要 このため特定の言語。
そして、Rは本当にあなたが定義するのに役立ちます 問題と、このようにそれを解決する。
>> だからここプログラミングを示すプロットである Rの人気は、それは時間をかけて逝ってしまったように。
ですから、2013年またはのように、見ることができるように そう、それだけで途方もなく吹き飛ばさ。
そして、これはまさにそのためてきた テクノロジー業界に大きなトレンド
約ビッグデータ。
また、だけではなく、技術 業界が、本当に
あらゆる業界のthat--理由 産業の多く
ソートの基本にある これらの問題を解決しようとする。
通常は、あなたはいくつかの良いを持つことができます これらの問題を測定する方法
あるいは、それらを定義したり、 データを使用して解く。
だから私は今、Rが11日だと思う TIOBE上で最も人気のある言語
そしてそれは、それ以来成長を続けています。
>> だから、ここでいくつかのより多くのだ R.の特徴を有し、それは
パッケージの膨大な数と すべてのこれらの異なるもののため。
あなたが持っているので、いつでも 特定の問題は、ほとんどの
時間Rがあります あなたのためにその機能。
あなたがしたいかどうかだから、 マシンのいくつかの並べ替えを構築
と呼ばれる学習アルゴリズム ランダムフォレストまたは決定木、
あるいはの平均を取るしようとしている 関数またはこのようなもののいずれか、
Rはそれを持っているでしょう。
>> あなたが行う場合、そして、あなたは気に 一般的です最適化、一つのこと
後に、プロトタイピングを行っているということです 高水準言語のいくつかの並べ替え、
あなたはそれをスローしますin-- その上であなたは意志だけポート
いくつかの低レベル言語である。
どのようなRについての良いのは、一度あなたがしているということです それをプロトタイピングに行わ、あなたがC ++を実行することができ、
またはFortran、またはこれらの任意の 直接Rに低いレベルのもの
だから、本当に一つだ R約クールな機能、
あなたは本当に心配している場合 最適化のポイント。
>> そしてそれはまた、本当に良いことだ ウェブの視覚化のために。
そうD3.jsは、例えば、 私は別のセミナーを推測
今日は提示した。
そして、これは本当に素晴らしいです インタラクティブな可視化をやって。
そしてD3.jsはあなたが持っていることを前提としてい プロットされるデータのいくつかの並べ替え
そしてRが行うことができるという素晴らしい方法です データ分析、あなたがそれをエクスポートする前に
D3.jsあるいは単に実行するには上 D3.jsはR自体にコマンド、
同様に、これらすべての 他のライブラリにも。
>> だから、ちょうど導入した Rとなぜあなたはそれを使用するかもしれないものである。
だから、うまくいけば、私はしました あなたに何かを説得
約ちょうどそれがどのようなものかを参照してくださいしようとしている。
だから私は先に行くと、通過するつもりだ Rオブジェクトに関するいくつかの基本
そしてあなたが本当に何ができるか。
>> だからここだけです 数学のコマンドの束。
ですから、構築したいyou're--言う あなた自身とあなただけしたい言語
異なるツールの束を持っている。
あなたが思う操作の任意の並べ替え 欲しいのはほとんどRになるだろう
>> だからここ2プラス2である。
ここで2回πである。
Rは、組み込み定数の束を持って あなたが頻繁にπ電子のように使用しますことを。
>> そして、ここでは7プラスだ runif、1のrunifそう。
これはのは、生成する関数である 0から1つのランダム均一。
そして、図3は、4のパワーにあります。
平方根があります。
>> ログがあります。
だから、ベースを行いますログ それだけで指数関数。
そして、あなたがベースを指定した場合、 あなたが好きなベースを行うことができます。
そして、ここでいくつかの他のコマンドがあります。
だから、23 MOD 2を持っている。
その後、残りの部分を持っている。
その後、科学的持っている 表記法もあなたなら
ちょうどよりをやってみたいと より複雑なもの。
>> だからここに代入される。
中のSO典型的な割り当​​て Rは矢印で行われます
そのためには、より小さく、その後ハイフンです。
だからここに私はちょうど割り当てています 変数valにする3。
>> そして私はヴァルをプリントアウトしてい そしてそれは3を出力します。
Rインタプリタでデフォルトでは、 あなたのために物事を印刷します
だから、ヴァルを印刷指定する必要はありません いつでもあなたが何かを印刷したい。
あなただけのヴァルを行うことができますし、 それはあなたのためにそれをやる。
>> また、あなたが技術的に等号を使用することができます 代入演算子として。
若干の微妙な点があります。 矢印を使用しての間に
演算子とequals 割り当てのオペレーター。
大抵慣習、誰でも ちょうど矢印演算子を使用します。
>> そしてここで、私はこれを割り当てています 斜めの表記は1コロン6と呼ばれる。
これは、1〜6のベクトルを生成する。
その後なぜならそして、これは本当に素晴らしい あなただけのヴァルへのベクトルを割り当てる
それはそれ自体で動作します。
>> だから、これはすでにから起こっている 非常に直感的なデータsingle--
のちょうど二重の構造 ベクターへのタイプのいくつかの種類
そしてそのすべてを収集します あなたのためのスカラー値。
あなたは、スカラーから行くの後にそう Rオブジェクトを持っており、これはベクトルです。
ベクターは、任意の並べ替えである 同じ型のコレクション。
だからここのベクトルの束がある。
>> だから、これは数値です。
数値は、二重というのがRの方法です。
また、デフォルトでは、すべての 数は2倍になります。
>> ですから、1.1、3のCを持っている場合、 5.7負、cは関数である。
これは、すべての3つを連結 ベクターへの数字。
そして、これはもしそうならbe--ます あなたは、それ自体で3に気づく、
通常はあなたが引き受ける これは整数のようであることを、
しかしなぜならすべてのベクトル 同じタイプである、
これは、ダブルスのベクトルです または、この場合の数値。
>> RNORMは生成する関数です。 標準正規variables--
または標準正常値。
そして、私はそれらのうちの2つを指定しています。
だから私はにそれを割り当てる、RNORM 2をやっている 開発者は、その後、私は開発者をプリントアウトよ。
したがって、これらは、ちょうど2つである ランダム正常値。
>> そして、あなたがしなければintの あなたは、整数を気に。
だから、これは単にメモリについてです メモリサイズを割り当てて保存。
だから、追加しなければならない 資本L.によってあなたの番号
>> 一般に、これは Rの歴史的な表記法
長整数と呼ばれるもののために。
ほとんどの時間、あなたがますので ダブルスに対処する。
そして、あなたは今までに後で意志場合 あなたのコードを最適化する上で、
あなただけのこれらのL'Sを追加することができます その後、またはそれの間に
あなたは何を約予知のようにしている場合は、 あなたはこれらの変数をやろうとしている。
>> そこでここでは文字ベクトルである。
だから、再び、私は連結よ 3つの文字列この時間。
その二重の文字列に注意してくださいと シングル文字列がRに同じである
だから私はアーサーとマーヴィンのを持っているので、 私は、それらのすべてを、それをプリントアウトしているとき
二重の文字列を表示しようとしている。
そして、あなたも含めたい場合は、 二重または単一の文字列
あなたの文字では、その後のことができます あなたの文字列を交互にどちらか。
>> だから、マーヴィンのための 第二の要素は、これは
あなたをshow--に行く ちょうど二重の文字列を持っている
その後、単一の文字列 これは交互にされている。
そうでなければ、二重を使用したい場合 二重文字列内の文字列演算子
あなたはそれを宣言しているとき、それから あなただけのエスケープ演算子を使用。
だから、バックスラッシュ、二重文字列を行う。
>> そして最後に、私たちも 論理的なベクトルを有する。
だから、logical--そうTRUE とFALSE、彼らはしている
すべて大文字になるだろう。
そして、再び、私は連結よ 彼らとその後boolsに割り当てる。
だから、boolsはショーになるだろう あなたは、TRUE、FALSE、およびTRUE。
>> だからここにベクトル化インデックス作成です。
私は、初めにそのように function--を取っています
これはsequence--と呼ばれている 2から12のシーケンス。
そして、私は2でシーケンスを取っている。
だから、どうするつもりだ 2、4、6、8、10及び12。
そして、私がインデクシングだ 第三の要素を取得します。
>> だから、心に留めておくべき一つのことです 1から開始することで、そのRインデックス。
ヴァルスSO 3が提供するつもりされている あなた番目の要素。
これは一種の異なる他からです それはゼロから始まる言語。
そのようにCまたはC ++で、たとえば、だ 4番目の要素を取得するつもり。
>> そして、ここでは3〜5のvalsある。
それでは、一つのことは、 本当にクールなあなたということです
内部の一時変数を生成することができます そして、ちょうどその場でそれらを使用しています。
だからここに3から5である。
だから私はベクトルを生成してい 次に、3、4、及び5
私は、第三を取得するためにインデックスを作成してい 第4、第5の要素。
>> だから同じように、次のことができます この抽象ちょうどすることができません
ベクトルの任意の並べ替え それはあなたの索引付けを提供します。
だからここにその後ヴァルスとある 第1、第3、及び第6の要素。
そして、あなたがしたい場合 補完を行うには、
そうあなただけのマイナスを行う その後、それはよ
あなたにはありませんすべてを与える 第1、第3、または第6要素。
これは、4,8、および10であろう。
>> そして、あなたが取得したい場合 さらに高度な、
あなたは、ブールベクトルを連結することができます。
したがって、このインデックスは、あなたを与えるために起こっている 長さ6のこのブールベクトル。
だから、議員TRUEコンマ3。
これが真の3回繰り返します。
だから、これはあなたに与えるだろう ベクトルTRUE、TRUE、TRUE。
>> 担当者はFALSE 4--これはあなたを与えるために起こっている 、FALSE FALSE、FALSE、FALSEのベクトル。
そして、Cは連結しようとしている 一緒にそれらの2ブール値。
だから、3を取得するつもりだ TRUEsその後4 FALSEs。
>> ときにインデックスヴァルスように、あなたがしている 、TRUE、TRUE TRUEを取得するつもり。
だから、イエスと言うだろう、 私はそれらの3つの要素をしたい。
そして、FALSE、FALSE、 FALSE、FALSEが起こっている
ノーと言うように、私はそれらの要素を望んでいない ので、それらを返すことはないだろう。
>> そして、私はここにタイプミスが実際にそこだと思う このため、3リピートがTRUEと言っている
そして、技術的にあなたをFALSE 4を繰り返し、 唯一の6つの要素は非常にFALSEを繰り返している、
それは繰り返しFALSE 3でなければなりません。
私は、Rはまた、十分にスマートだと思う そのあなただけの、その後、ここに4を指定した場合
それも、エラーにしません。
それはちょうどあなたにこの値が得られます。
だから、ちょうどその第FALSEを無視します。
>> だからここにベクトル化割り当てがある。
だからこれは単に設定しますset.seed-- 擬似乱数のシード。
だから私はシードを設定しています 私が生成する場合ことを意味し42、
3通常のランダム 値、およびその後場合
実行自分でset.seed 同じ値42を使用しているコンピュータ、
その後も取得 同じ3ランダム法線。
>> だから、これは本当に良いです 再現性のために。
通常は、あなたがやっている時に、いくつかの 科学的分析の一種、
あなたはシードを設定したいと思う。
他の科学者だけでできる方法 あなたがした、まったく同じコードを再現
彼らは正確なを持っているだろうから行われ 同じ確率変数that--またはランダム
あなたにも取り出さきた値。
>> そしてそうベクトル化代入 ここ2にヴァルス1を示している。
だから、最初の2つの要素を取り 0に割り当て、その後ヴァルスのと。
そして、あなたはまた、単に行うことができます ブールと同じようなもの。
>> だから、ヴァルスは、この意志を0--と等しくない TRUE、FALSE、あなたにベクトルFALSEを与える
この場合。
そして、それがいずれかを言うために起こっている 本当だったそれらのインデックスの、
それは5にそれを割り当てることが起こっている。
だから、第三の要素を取り ここで、その後5に割り当てます。
>> そして、これは本当にいいです 低レベルの言語と比較し
あなたは、ループのために使用する必要がどこに このベクトル化もののすべてを行うには
それだけで非常に直感的だから そしてそれは、単一のワンライナーです。
そして、約素晴らしいことだ何 ベクトル化された表記法
Rで、これらは一種のであるということである ビルトイン彼らはほぼ同じ速度だように、
のような低レベル言語でやっなど Rのループのために行うのではなく
し、それが何をした 動的索引付け自体。
そして、それはやってより遅くなるだろう ベクトル化されたこの種のこと
それはどこで、並行してそれを行うことができますどこに それは基本的にスレッドでそれをやっている。
>> だからここの操作をベクトル化されています。
だから私は3に値1を生成しています、 割り当てることVEC1に、3〜5、VEC2、
それらを一緒に加える。
それはとても成分ごとに追加します それはように1プラス3、2 + 4だ、と。
>> VEC1回VEC2。
これは、2つの乗算 値コンポーネント賢い。
だから、1回3、2回だ 4、その後3回5。
>> そして、同様にあなたも行うことができます 論理的な比較をcomparisons--。
だから、この中で、TRUE FALSE FALSEです ケース1は、3以下であるので、
図2は、4以下である。
これは、私が推測する、別のタイプミス、3です 確かに5以下である。
うん。
だから、あなただけのすべて行うことができます これらの簡単な操作
彼らの継承された理由 クラス自体から。
>> だから、ちょうどベクターであった。
そして、それは最も基本的なの一種です Rオブジェクトがあるため、ベクターを与え
あなたは、より高度なオブジェクトを構築することができます。
>> だからここ行列です。
これは本質的に抽象化したもの マトリックス自体が何であるか。
したがって、この場合には、異なる三の それぞれが列であるベクトル、
またはあなたはそれを考慮することができます 各1として行です。
>> だから私は1からに行列を格納しています 9その後、私は3行を指定しています。
だから、1〜9は、あなたのベクトル1を与えるだろう 2、3、4、5、6、9のすべての方法。
>> また、心に留めておくべきことの一つは、ということです Rは列優先の形式で値を格納する。
換言すれば、あなたは1を見たとき 9に、それはthem--保存するために起こっている
それは、2、1になるだろう 最初の列の3、
そして、それはやる4,5 2列目の6、
その後7,8、3列目9。
>> そして、ここでいくつかの他のである あなたが使用できる一般的な機能。
だから薄暗いマット、これはあなたを与えるだろう 行列の次元。
それはあなたを返すために起こっている 次元のベクトル。
したがって、この場合には、原因 我々の行列は、3×3である
それはあなたを与えるために起こっている 3 3の数値ベクトル。
>> そして、ここだけ表示されている 行列の乗算。
だから、通常、あなただけ行う場合 そのようにマットアスタリスクasterisk-- mat--
これがあることを行っている 成分ごとの操作
または何アダマール製品と呼ばれています。
だから、それぞれをするつもりだ 元素成分単位。
ただし、必要に応じて 行列multiplication--
そのように最初の行を掛ける 第2の行列の最初の列
のでon--あなたが使用する このパーセントの操作。
>> そして、マットのtはちょうどです 転置するための操作。
だから私はで転置を取ると言っています 行列は、行列を掛け
そのもの。
そして、それがために起こっている 別の3あなたに戻る
3行列を示すことにより あなたがしたいと思う製品。
>> そしてそうそれは行列だった。
ここでは、データフレームと呼ばれるものである。
あなたに考えることができ、データフレーム 行列が、各列自体
別の型であることが起こっている。
>> それでは、データについては本当にクールだ フレームは、そのデータ分析自体であり、
あなたはこのすべてを持っているつもりだ 異種データと実際にこれらすべての
各列厄介な物事 自体は、異なるタイプのものであってもよい。
だからここに私が作成して言っている データフレーム、1〜3の整数を行う
その後も文字ベクトルを持っている。
だから私は、インデックススルーすることができ これらの列の各々
その後私は、値自体を得るでしょう。
そして、あなたはまた、いくつかの並べ替えを行うことができます データフレームに対する操作の。
そして、あなたがしているほとんどの時間を データ解析またはいくつかの並べ替えをしてい
前処理するのではだろう これらのデータ構造を操作する
ここで、各列が起こっている 異なるタイプのものである。
>> 最終的に、そのように、これらは本質的に単に R.リストの4つの不可欠のオブジェクト
ただのを収集します その他の目的は、あなたが欲しい。
だから、1にこれを格納します あなたは簡単にアクセスすることができます変数。
>> だからここに、私はリストを取っている。
私はものは3に等しい言っている。
だから私は、1つの要素を持っているつもりだ リストは、これを原料と呼ばれ、
そしてそれは値3を持っているつもりだ。
>> 私はまた、マトリックスを作成することができます。
これは4と終了行に1 2、SO 2×2の行列に等しい。
また、リスト中の、それはマットと呼ばれています。
moreStuff、文字列、 それ自体、さらには別のリスト。
>> だから、これは5ベアーズリストです。
だから、値5を有​​しており、それ 文字列クマを有する
そしてそれは、リストの内部リストです。
ですから、これらを持つことができます 再帰的な物事どこ
あなたはanother-- Aを持っている タイプ内タイプ。
だから同じように、あなたが行列を持つことができます 別のマトリックスの内部のように。
そして、リストはちょうど良い方法です 収集と集計の
すべてのこれらの異なるオブジェクト。
>> そして最後に、ここでは念のために役立つている これはちょうど非常に迅速にかけて消えていた。
だから、いつでもあなたが混乱している 機能のいくつかの並べ替えについて、
あなたはその機能の助けを行うことができます。
だから、助け行列を行うことができます または疑問符行列。
ヘルプと疑問符がある ちょうど同じことの省略表現
ので、彼らは別名だ。
>> フィルムは、関数である ただ線形モデルを行います。
しかし、あなたはどれだけのことを分からない場合は、 作品は、あなただけのLMの助けを行うことができます
それはあなたにいくつかをあげる ドキュメントのソートこと
種類のように見える Unixの、中のmanページ
あなたは何の短い説明を持っている それはその引数が何であるか、また、ない、
それは何を返し、そしてどのようにちょうどのヒント それを使用して、いくつかの例と同様である。
>> だから私は先に行くとお見せしましょう R. [OK]を使用していくつかのデモ。
だから私は非常に渡った すぐにちょうどデータ
構造とのいくつかの並べ替え 業務の一部をop--。
ここではいくつかの機能がある。
>> だからここに私はちょうどつもりです 関数を定義する。
だから私も使用しています ここで代入演算子、
その後私が言っている 関数として宣言します。
そして、それは値xをとる。
だから、これはあなたが望む任意の値である と私はx自身を返すつもりだ。
だから、これは恒等関数である。
>> そして、この約クールものだ 他の言語に比べて
別の低レベル 言語は、xである
任意のタイプ自体とすることができる そしてそれは、その型を返します。
だから、imagine--そうさせることができます 私はちょうどすぐにこれを実行します。
ごめんなさい。
>> だから私も言及すべきことの一つは、 このエディタ私が使用しているということです
rstudioと呼ばれている。
これは、IDEと呼ばれるものである。
そしてだ一つのことは、 このことについては本当に素晴らしい
それはたくさんのが組み込まれていることである あなたはそれ自体でRにやりたいこと
ちょうど非常に直感的に。
>> だからここインタプリタコンソールがある。
だから同じように、あなたもこれを取得することができます 単に資本Rを実行して、コンソール生
そして、これは正確に コンソールと同じこと。
だから、僕は、ID関数X、X、Xを行うことができます。
そしてthen--して、その 自体罰金になります。
>> だからrstudioは素晴らしいです それはコンソールを持っているため。
また、文書を有する あなたが上で実行したいと思います。
そして、それはいくつかの変数があります あなたは環境で見ることができます。
そして、あなたが持っている場合 その後あなたのプロットを、行うには
とは対照的に、ただ、ここでそれを見ることができます すべてのこれらの異なるウィンドウを管理する
それだけで。
>> 私は実際に個人的にVimを使用しますが、私 rstudioだけで優れていますように感じる
良いアイデアを取得するための 通常、Rを使用する方法の、
あなたがしようとしているとき いくつかの新しいタスクを学ぶ、
あなたが処理するためにしたくない 一度にあまりにも多くのこと。
だから、Rはちょうどvery-- rstudioです Rを学ぶ非常に良い方法です
に対処することなく これらすべての他のもの。
>> だからここに私はハローIDを実行しているよ。
これはハロー返します。
ID 123。
ここで、整数のベクトルである。
だから同じように、あなたができるため、 、値のいずれかのいくつかの並べ替えを取る
あなたはのIDを返す行うことができます Xので、1234年と5を返します。
>> そして、私はちょうどことをお見せしましょう これは確かに整数です。
同様に、あなたは、クラスを行う場合 ID Xは、それが整数になるだろう。
そして、あなたがすることもできます 2を比較して、それは本当だ。
だから私は、xの場合IDをチェックしてい 等号xと通告に等しい
それはあなたに2 TRUEsを与えること。
だから、これはあると言っていません 同一の二つのオブジェクト、
しかし各エントリである ベクトル内で同一。
>> ここbounded.compareある。
だから、これは少し複雑です その中では、if条件を有し、他の
その後、2つを取り 当時の引数。
そこで、xは任意のタイプのものである。
そして、私はこれを言っている 第二引数がある。
これは、同様のものとすることができる。
しかし、デフォルトでは、それは取るつもりだ 5あなたは何も指定しない場合。
>> だからここに私が言おうとしています xがより大きい場合。
だから私は、それを指定しない場合 xが5よりも大きい場合、言う
その後私はTRUEを返すつもりです。
他に、私はFALSEを返すつもりだ。
だから私は先に行くと、これを定義してみましょう。
>> そして今、私はするつもりだ bounded.compare 3を実行します。
だから、3未満であると言い than--は5より3大きい。
いいえ、それはそうFALSEではありません。
>> そしてbounded.compare 3と私は行くよ 2に等しい使用して、それを比較する。
だから今、私は今、イエスと言っています 何か他のものになりたい。
だから私が言うつもり、あなたは2でなければなりません。
>> 私は、この種のを行うことができますどちらか 表記法または私は2に等しいと言う。
これは、より読みやすい その中であなたがいるとき
実際にこれらを見て 複雑な機能その
複数arguments--とこれを取る ただ言ってoftentimes--数十することができ
2は、より読みやすい等しい 将来的になるように、後にあなた
あなたは何をやっている知っている。
>> この場合には、私は今 ことわざは、2よりも3以上である。
はい、そうです。
同様に、私はちょうど削除することができます このと言う、2より3大きい
aは2に等しい。
そして、それはまた事実です。
はい？
>> 読者：あなた方ですか 行ずつ実行する？
>> ダスティンTRAN：はい私は。
それでは、私はここでやっていることはある このテキストを服用document--
そして何rstudioについての素晴らしいのは、ということです 私はちょうどキーショートカットshort--を実行することができます。
だから私は、Controlキーを入力してやっている。
>> そして、私が取っている テキストドキュメント内の行
その後コンソールに入れて。
だからここに私が言っている、bounded.compare と私はコントロール-Xをやっている。
だから、僕はここにも実行できます。
そしてそれは取るよ 行して、それをここに置く。
そして同様に、私はここで実行できます。
そして、それだけで定義し続けます そのようなコンソールに行。
>> そして、あなたはまた、中に気づいた場合 ブレースは単にCの文法のようにあります。
x-- if条件でもある場合は 括弧を使用するつもり、その後
あなたは他の使用することができます。
もう一つは、もし他にある。
だから、これは、xになるだろう 例えば、等しい等しい。
そして私はするつもりだ ここで何かを返す。
>> 二つの異なるがあることに注意してください 起こっているのはこちらの事。
一つは、ここで私は指定しているということです TRUE値を返す。
ここで私はちょうどxと言っている。
だから、Rは通常、デフォルトで意志 最後arguments--を取る
または、コードの最後の行を取る それはそれが返されているものになります。
だからここにこれは同じです リターンxをやっなどの事。
>> そして、ちょうどあなたが表示されます。
そして、それはちょうどそのように動作します。
だから私はこれで続けましょう。
>> もしそうであれば、他。
そして実際に、私が返すことができます 私が好きなもの。
だから、私もする必要はありません リターンブールすべての時間を、
私はちょうど何か他のものを返すことができます。
だから私はクマを返すことができます。
>> xが等しいのであれば、等しい それがクマを返すために起こっている。
それ以外の場合は、TRUEを返すために起こっている。
私はまた、ベクターを行うことができます または本当に何も。
>> そして、通常は静的にで 型指定された言語で、
あなたがここに型を指定する必要があると思います。
そして、それだけで何もすることができていることに気づく。
Rは、それが十分にインテリジェントである まさにこれを行いますし、それが正常に動作します。
>> だから私は、これを定義してみましょう。
申し訳ありませんああUnexpected--。
それは、ここに中括弧でなければなりません。
OK。
クール。
大丈夫。
だから今のは3を比較してみましょうと3に等しい。
だから、return--必要があります yeah--値クマ。
>> だから今より一般的なものは、のようなものです 他にどのようなデータ構造に関する。
だから、この機能を持っている。
これは、任意の並べ替えで動作するように起こっている 3または任意の数値のような値の、
換言すれば、ダブル。
>> ベクトルのようなもの約しかし、どのような。
それでは、あなたがそうdo--場合、私は起こる 4から6、たとえば、にヴァルを割り当てるために行く。
だから、私はこれを返す場合には、この 図4、図5、図6からのベクトルである。
>> それでは、何が起こるか見てみましょう 私がしなければヴァルをbounded.compare。
だから、これはあなたに15 1251年を与えるために起こっている。
そのように、言い換えれば、それは言っている あなたは、この状態を見れば
ので、xが少ないと言う 以上何か。
だから、これはわずかに 今なぜなら紛らわしい
あなただけの何が起こっているのかわかりません。
だから私は本当にだ一つのことを推測する 単にデバッグしようと約良い
あなただけのvalが大きい行うことができますということです より、そこに何が起こるかを参照してください。
>> だから、そのようにデフォルトで5であるval-- ちょうど5より大きいヴァルやってみましょう。
だから、これはベクトルFALSE FALSE TRUEです。
だから今あなたが見ているとき この、それがあれば言うために起こっている、
そしてそれはあなたにこれを与えるために起こっている FALSE FALSEのベクトルはTRUEです。
>> だから、R、Rにこれを渡すと 何をやっているない考えを持っている。
それは単一のを想定しているため ブール値、そして今
あなたはそれをブール値のベクトルを与えている。
デフォルトでは、Rはちょうどです 一体何を言おうとして、
私は、あなたがしていることを前提とするつもりだ ここで最初の要素を取るつもり。
だから私は、私は行くよsay--するつもりです これがFALSEであることを前提とする。
だから、言うために起こっている いいえ、これは適切ではない。
>> 同様に、それがために起こっている valが等しい等しいこと。
いや、5申し訳ありません。
そしてそれはまた、同様に偽になるだろう。
だから、ノーと言うために起こっている、 それは同様にそれはですので、真実ではない
この最後の1を返すつもり。
>> だから、これは良いことか悪いのどちらかである 事、あなたがそれを見る方法に応じて。
あなたがいるときので、 これらの関数を作成、
あなたが実際に何が起こっているのかわかりません。
だから、時にはあなたは、エラーをしたいと思うだろう、 または多分あなただけの警告をします。
この場合、Rはそれを行うことはありません。
だから、本当に次第です あなたは何のオフに基づいて
あなたが言語を考える この場合に行う必要があります
あなたはブール値のベクトルを渡した場合 あなたが条件ならやっているとき。
>> それでは、あなたは、元を持っていたとしましょう 他の場合に1がTRUEを返すとあなたがしている
FALSEを返しに行く。
抽象化するので、一つの方法 これは私が言うことである
でも、この条件付きのものを必要としません。
私にできるもう一つは、単にです 値そのものを返す。
だから場合は、気づいた場合 valが、5以上であるか
これは、返すために起こっている ベクトルFALSE FALSE TRUE。
>> 多分これは何です bounded.compareのためにしたい。
あなたはブール値のベクトルを返すようにしたい ここで、それは、それぞれの値を比較する
自分自身に。
だから、あなただけのbounded.compareを行うことができます 関数xは、aは5に等しい。
そして、代わりにやって この他の条件の場合、
私はちょうど返すつもりだ xが5以上である。
だから、その後、本当なら それはTRUEを返すために起こっている。
そうでない場合、そして、それはだ FALSEを返しに行く。
>> そして、これはために動作します これらの構造のいずれかである。
だから私は、1〜6または9 cはbounded.compareできる その後、私は、6に等しいと言うつもりです
例えば。
そして、それがために起こっている あなたに右のブールを与える
あなたが設計しているベクトル。
>> だから、それらはただの関数である そして今ちょうど私を聞かせて
あなたにいくつかのインタラクティブなビジュアルを示している。
私は私が実際に持っているとは思わない Wi-Fiは、ここので、私はちょうど先に行きましょう
と私は推測し、この1をスキップします。
>> クールだが一つのこと その場合、あなただけですが、
の束をテストしたい 異なるデータコマンド
異なるデータセットの束があります すでにR.にプリロードされていること
ので、それらの1つは アイリスデータセットと呼ばれる。
これは最もよく知られているの一つである 機械学習でのもの。
通常は、単にいくつかの並べ替えをするつもりだ あなたのコードが実行されるかどうかを確認するためのテストケース。
それでは、ただアイリスが何であるかをチェックしてみましょう。
>> したがって、この事は起こっている データフレームである。
そして、それは一種の長い理由だ 私はちょうどアイリスをプリントアウト。
これは、全体のことをプリントアウトだ。
だから、すべてのこれらの異なる名前を持っています。
だから、アイリスはコレクションです の異なる花。
この場合、それは言ってい あなたそれの種、
これらすべての異なる幅と がく片と花弁の長さ。
>> だから普通に、もし あなたは、アイリスを印刷したい
たとえば、あなたはそれを持ってしたくない それが引き継ぐことができるので、すべてこれを行う
あなたの全体のコンソール。
本当にですので、一つのこと 素晴らしいヘッド関数である。
だから、あなただけの頭をすれば アイリス、これはあなたを与えるだろう
最初の5行、または私は推測6。
そして、さて、あなたは ちょうどここに指定することができます。
だから20--これは与えるだろう あなた最初の20行。
そして、私は実際に親切だった このことに驚きの
私に6を与えたので、私は先に行きましょう そして、申し訳ありませんiris--や頭をチェックしてください。
そして、ここでそれが得られます あなたのドキュメント
値ヘッドが何をするかの。
だから、最初のを返す またはオブジェクトの最後。
そして私はするつもりだ デフォルト設定を見てください。
そして、それはデフォルト言う メソッドヘッドXおよびnは、6Lに等しい。
だから、これは最初の6つの要素を返します。
同様にあなたは、ここで私が気付いた場合 指定する必要がN 6に等しいしませんでした。
デフォルトでは、それが6を使用して、私は推測する。
そして、私は特定のを指定したい場合は、 値が、その後私もそれを見ることができます。
>> だから、いくつかの簡単なコマンドで、 ここにjust--よくだ別の1です、
私は、これは実際にあるcan-- もう少し複雑な、
これは単にクラスがかかります 虹彩データセットの各列の。
だから、これはこれらの何それぞれをお見せします カラムはそのタイプの点である。
だから、萼片の長さは、数値で がく片の幅は数値です。
すべてのこれらの値は単なる数値で あなたはこのデータから伝えることができるので、
これらは、構造 すべての数値に行く。
>> と種コラム 要因になるだろう。
だから、通常は、あなたがいることを思うだろう これは、文字列のようなものです。
しかし、あなたはちょうどirisSpeciesをすれば、 その後私は、ヘッド5をするつもりです
これは、印刷しようとしている 最初の5つの値から。
>> そして、このレベルに気づく。
これはRの方法ですsaying--ようにするためです のカテゴリ変数を持つ。
だからではなく、ちょうど 文字列を有する
それはレベルが指定している これらの事のどれである。
>> それでは、irisSpecies 1を考えてみましょう。
だから、ここに何をしたいのか私はある この種の列にサブセット化。
だから、これにかかる その後、種の列と
それは、インデックスの最初の要素を取得する。
だから、これはあなたにsetosaのを与える必要があります。
そしてそれはまた、ここにあなたのレベルを提供します。
>> だから、あなたも比較することができます この文字setosaのに
これは行っていない 1ので、真である
他の異なるタイプのものである。
または私はRので、それが真実であると思います それよりも、よりインテリジェントである。
そして、それは、このと見 多分これはあなたが望むものである、と言う。
だから、文字を言うために起こっている ストリングsetosaのこのものと同じである。
そして同様に、次のことができます また、単にように同じようにこれらをつかむ。
>> だから、ただのいくつかの並べ替えです データセットの迅速なコマンド。
だからここにいくつかのデータ探索です。
だから、これはもう少しです データ解析に関わる。
これはいくつかから取得され バークレーのためのRでBootcampの。
>> 外国だから、ライブラリ。
だから私はをロードするつもりです 外国と呼ばれるライブラリ。
だから、これは私を与えるために起こっているread.dta 私はこのデータセットを持っていることを前提としています。
これは、現在に格納されている 私のコンソールの作業ディレクトリ。
それでは、だけで何を見てみましょう 作業ディレクトリです。
>> だからここに私の作業ディレクトリです。
そして、このようにドットデータを読み出す 事は、このファイルを言っている
のデータフォルダにあります この現在の作業ディレクトリ。
そして、これではありませんread.dta デフォルトのコマンド。
私はすでにそれを中にロードされたと思います。
IEIは、私はすでにこれを中にロードされたと想定。
>> しかし、これread.dtaは行っていない デフォルトのコマンドであると。
そして、それはあなたが必要があるとしている理由です このライブラリにロードするpackage--
このパッケージには、外国人と呼ばれる。
そして、あなたが持っていない場合 パッケージ、私は思う
外国人は、内蔵のものの一つです。
そうしないと、あなたもすることができます install.packagesはを行う
これはパッケージをインストールします。
そして、これは、あなたにR.ええとを与えるだろう。
そして私はちょうど停止するつもりだ この私はすでにそれを持っているので。
>> しかし、何がRについては本当にうれしいです パッケージ管理ということです
システムは非常にエレガントです。
それはすべてを保存しますので 本当に素敵なあなたのために。
したがって、この場合には、保存するために起こっている その中に、私は信じて、ここでこのライブラリ。
>> だから、いつでもあなたがしたい 新しいパッケージをインストールし、
それは同じくらい簡単です install.packagesはをやっ
Rはすべて管理します あなたのためのパッケージ。
だから、中に何かをする必要はありません あなたが外部のパッケージを持っているのPython、
紙のような管理職 あなたがしているアナコンダ
インストールdoing-- Pythonの外のパッケージ
そして、あなたはそれらを自分で実行しよう。
だから、これは本当に素晴らしい方法です。
>> そしてinstall.packagesは、インターネットが必要です。
これは、サーバーからそれを取る とリポジトリその
すべての収集 パッケージは、CRANと呼ばれている。
そして、あなたは鏡のどのソートを指定することができます あなたがからパッケージをダウンロードしたい。
>> だからここに私は、このデータセットを取っています。
私はこの関数を使用して、それを読んでいる。
だから私は先に行くとそれを行うことができます。
>> それでは、それを想定してみましょう あなたは、このデータセットを持っている
あなたが絶対に持っている それが何であるか全く分からない。
そして、これは実際にアップする かなり多くの場合、業界で
あなただけのこれらを持っている場所 厄介なもののトン、トン
彼らは信じられないほどの非標識だ。
だからここに私はこれを持っている データセットと私にはわからない
何それはそうです、私はちょうどよ それをチェックアウトすることを示す。
>> だから私は最初に頭をするつもりです。
だから私は、最初の6をチェック このデータセットが何であるかの列。
だから、これは状態、pres04、その後で すべての列これらの異なるソート。
そして、何が面白い ここで、私は推測、あなたということです
これが見えることを前提としていたい 選挙のいくつかの並べ替えのように。
そして私はちょうどから推測 ファイルを見る
名このコレクションのいくつかの並べ替えです 候補者や有権者に関するデータの
具体的な大統領に投票した人 または会長候補
2004年の選挙のために。
>> だからここに値1、2、 そのように保存する一つの方法
社長候補 自分の名前である。
この場合には、のように見える 彼らはただの整数値だ。
2004だから、それはブッシュだった ケリー対私は信じています。
そして今、あなたが、単に知らないとしましょう ブッシュまたは2に1対応しているかどうか
ケリーかとに対応している ようになど、右？
>> そして、これは、私だけに、ある かなり一般的な問題。
だから、このケースで何ができるのでしょうか？
それでは、これらすべての他のものをチェックしてみましょう。
>> 状態、私はこれを仮定している 異なる状態から来ている。
のPartyId、収入。
それではのPartyIdを見てみましょう。
だから、多分あなたが行うことができます一つのことである 観測値のそれぞれを見て
それは共和党ののPartyIdを持っている 民主党員か何かか。
それでは、ちょうど何であるかのPartyIdを見てみましょう。
>> だから私は取るつもりだ DATと、私は行くよ
このドル記号を行うには 私は以前とオペレータ
これがために起こっている その列にサブセット。
そして私はこれを頭に行くよ 20、まさにこれがどのように見えるかを確認。
>> だから、これはNASのちょうど束である。
そのように、言い換えれば、あなたが持っている これらの人についてのデータが欠落している。
しかし、あなたはまた、この気付く DATのPartyIdが要因である
これはあなたにさまざまなカテゴリを提供します。
換言すれば、のPartyIdを取ることができます 民主党、共和党、独立した、
または何か他のもの。
>> それでは、先に行くとしてみましょうしましょう これらのどのis--ああ、[OK]を参照してください。
だから私は、サブセットするつもりです その後のPartyIdとする
あるものを見て 民主党、例えば。
これはあなたにブールを与えるために起こっている、 TRUEsとFALSEsの巨大なブール。
>> そして今、のは私が欲しいとしましょう これらの人にサブセットに。
だから、これは私のDATを取るために起こっていると いずれの観察とサブセット
のPartyId等号を持っている民主党に等しい。
そして、これは非常に長いです それらの多くがあります。
だから今、私は20でこれを頭するつもりです。
>> そして、あなたが気づくように、対等に等しい あなたがしているという点で興味深い。
already--また、NASに含めている。
この場合には、あなたはまだ取得することはできません 今あなたは、NASを持っているので、すべての情報
そしてあなただけのどれを見てみたい 観察は民主党に対応
これらの欠落していない自分自身を大切。
それでは、どのように、これらのNASの取り除くでしょうか？
>> だからここに私はちょうど私の最大のキーを使用しています カーソルとその後動き回る言って。
そして、ここで私はちょうどつもりだ is.na datpartyid回答を。
だから、これととなります 二つの異なるブールベクトル
そしてそれがために起こっていると言う TRUE例えばFALSE。
だから、この成分ごとをするつもりだ。
だからここに私はテイクを言っている データフレーム、サブセット
民主党に対応したものに、 とNAでないことを、それらのいずれかを削除する。
>> だから、これwill--はすべき あなたに何かを与える。
見てみましょうis.na.
それではis.na datpartyidを試してみましょう。
そして、これは与える必要がありyou-- ただブールベクトルをsorry--。
そして、それはとても長いですので、 私は20にサブセットするつもりです。
OK。
だから、これは動作するはずです。
>> そして、この1はまたTRUEsになります。
ここに私のエラーがI'm--私ということですので、ああ C ++とRは同じ意味ので、私はmakeを使用
この間違いすべての時間。
オペレータは 実際にお望みのもの。
次の2つを使用する必要はありません アンパサンド、単一1。
OK。
>> それでは見てみましょう。
だから我々はにサブセット化 彼らは民主党だのPartyId
そして彼らは、欠損値をしていない。
そして今のは、見てみましょう それらが投票したもの。
だから、ほとんどのように思える それらの1に投票した。
だから私は先に行くつもりです そしてそれはケリーであると言う。
>> 同様に、次のことができます また共和党へ行く
うまくいけば、これはあなたに2を与える必要があります。
これは、異なる列のちょうど束だ。
実際、それは2だ。
したがって、すべての共和党は、のPartyId それらのほとんどは2に投票されている。
>> だから、ただ、のように思える このを見て、
共和党があることを行っている very--またはのPartyId
非常にあることを行っている 決定の大きな要因
どの候補者彼らがしている に投票する予定。
そして、これは一般的には明らかに真実である。
そして、これはあなたのと一致 直感、もちろん。
だから、私はのように思える そのように時間が不足して
私はちょうど先に行く必要がありましょう といくつかの簡単な画像を示す。
だからここに少しだ何かです 可視化とより複雑。
したがって、この場合には、これは非常にある ただ何をチェックする簡単な分析
'04の社長です。
>> この場合には、のはあなたを言わせて この質問に答えるしたかった。
だから我々は、投票を知りたいと思ったとします 2004年大統領選挙における挙動
それは人種によってどのように変化するか。
だから、したいですかだけでなく、 投票行動を参照してください、
しかし、あなたはそれぞれのサブセットにしたい レースとソートのことをまとめる。
そして、あなたは唯一の言うことができる この複雑な表記法による
このことを種類のかすんなってきている。
>> だから、より高度なRの1 また、種類の最近のパッケージ
dplyrと呼ばれている。
だから、右こここの一つです。
そしてggg-- ggplot2はちょうどいいです より良い視覚化を行う方法
内蔵のものより。
>> だから私はロードするつもりです これら二つのライブラリ。
そして、私は行くつもりです 先にこのコマンドを実行します。
あなただけのブラックボックスとしてこれを扱うことができます。
>> 何が起こっていることは、このパイプであり、 オペレータは、この引数に渡している
ここに。
だから私は、DATによってグループを言っている レースと当時の社長04。
そして、これらすべての他のコマンド フィルタリングして、要約されている
私は、カウントをやって、どこで その後、私はここでそれをプロットするよ。
クールOK。
それでは、先に行くとしましょう これがどのように見えるかを参照してください。
>> だから何、ここで起こっていることは私ということです ただ、その後のレースをそれぞれプロットし
それらが投票したもの。
異なるこれら二つ 値が2と1に対応しています。
あなたはより多くのようにしたい場合 エレガントな、あなたがすることもできます
ちょうど2はKerry--かであることを指定する 2ブッシュであり、その後1ケリーである。
そして、あなたも持つことができます あなたの伝説でその。
>> そして、あなたはまた、これらのバーグラフを分割することができます。
一つのことですので その、あなたが気づいた場合、
これを特定するのは非常に簡単ではありません これら2つの値のどちらが大きいです。
だから、あなたがしたいと思います一つのことは、 何この青い部分を取ることです。
ちょうどあなたのでここでそれを上に移動 サイドことによって、これらの2つの側面を比較することができます。
そして、私はそれは私が何かだと思う 今すぐに実行する時間を持っていない、
それはまた、行うことは非常に簡単です。
あなただけに見ることができます ggplotのmanページ。
だから、同じようにggplot行うことができます それとはこのmanページに読み込ま。
>> だから私はちょうどすぐにしましょう あなたにいくつかのクールなものを示している。
先に進み、ちょうどto--行こう 機械学習の応用。
それでは、我々はこれらの3を持っているとしましょう パッケージは、私は、これらをロードするつもりです。
だから、これはほんの一部をプリントアウト 情報私は事にロードされた後。
だから私はこのread.csvを言っている、 このデータセット、そして今
私が先に行くと見て、するつもりだ このデータセットの中に何を参照してください。
>> 最初の20の観測だから。
だから、僕はそれはとてもX1、X2、およびYを持っている これらの値の束のように思える
多分20〜80程度の範囲ている。
その後、同様にX2、次いで このYは、ラベル0と1であるように思われる。
>> これを確認するには、私がすることができます サマリデータX1を行う。
そして、同じようにするため これらすべての他の列。
だから、要約はの簡単な方法です ちょうどあなたに素早く値を示した。
あ、ごめん。
この1はYであるべき
>> したがって、この場合には、得られる 分位、中央値、同様にmaxes。
この場合、データYは、あなたが見ることができます それだけで0と1になるだろうことを。
また、平均が言っている 0.6、ちょうどそれがあることを意味します
私は0よりも多くの1を持っているように思える。
>> だから私は先に行くとお見せしましょう あなたはこれがどのように見えるか。
だから、僕はこれをプロットするつもりです。
のは、これをクリアする方法を見てみましょう。
OKああ。
OK。
>> だから、これはそれがどのように見えるかです。
だから、私は指定されたイエローのように思える 0、その後赤のように私は1Sとして指定。
だからここでは次のようになり ラベルポイントとそれ
あなただけのいくつかを望んでいたように思える この上のクラスタリングの一種。
>> そして、私はちょうど先に行くと見せしましょう あなたこれらの組み込み関数の一部。
だからここLMである。
だから、これはちょうどしようとしています これへのラインにフィットする。
だから、最良の方法は何ですか 私はそのようなラインに合うことができること
それは最高の分離すること クラスタリングのこの種。
理想的には、あなただけ見ることができます 私はちょうどすべてのこれらのコマンドを実行することを
その後、私は行くよ 先との行を追加します。
>> だから、これは最良の推測のように思える。
それは最小限に最適なものを取っている このラインに合うようにしようとする中でエラーが発生しました。
明らかに、これは一種の見える 良いが、それは最善ではありません。
そして線形モデルで 一般的には、あることを行っている
理論とちょうどソートのための本当に素晴らしい 機械の建物の基礎の
学習。
しかし実際には、あなたはするつもりだ より一般的な何かをしたい。
>> だから、あなただけ実行してみてくださいすることができます 何かがニューラルネットワークと呼ばれる。
これらのことはある ますます一般的。
そして、彼らはちょうど素晴らしく働く 大規模なデータセットのために。
この場合には、我々だけhave-- のは、我々はnrowを持ってsee--てみましょう。
だから、nrowはただの行数を言っている。
私は、この場合はそのように 100の観測を持っている。
>> だから私は先に行くとしましょう ニューラルネットワークを作る。
だから、これは本当にいいです 私はちょうどNNETを言うことができるので、
その後、私はYを回帰するよ だから、Yはその列です。
その後それを退行 他の二つの変数。
だから、これは短い X1とX2の表記。
>> それでは、先に行くと、これを実行してみましょう。
あ、ごめん。
私は、この全体のことを実行する必要があります。
そして、これは単に記法を印刷している どのように迅速かどうかすぐにそれのために
収束した。
だから、それが収束しなかったように見えます。
だから私は先に行くと印刷しましょう これがどのように見えるかを。
>> ここを参照してくださいは、画像だとここにある それがどのように適合するかも示して輪郭。
そして、これはあなたが見ることができるjust--です この本は、非常に、非常に素晴らしいであること。
それも、可能性が あなたもすることができ、オーバーフィットが、
他のこの占め 交差検定のような技術。
これらはまた、R.に組み込まれている
>> そして、私はちょうどお見せしましょう サポートベクターマシン。
これは、別の本当に一般的です 機械学習の技術で。
これは、線形モデルに非常によく似ているが、 それはカーネル法と呼ばれるものを使用します。
そして、のはそれがないどれだけ見てみましょう。
したがって、この1はどのように非常に似ています よくニューラルネットワークは、実行
しかしそれははるかにスムーズにだ。
そして、これはオフ基づいています what--方法のSVMの仕事。
>> だから、これは非常にだけである いくつかの簡単な概要
あなたが行うことができます組み込み関数の また、データ探索の一部。
だから私はちょうど先に行きましょう スライドに戻ります。
>> だから、明らかに、これは 非常に包括的ではない。
そして、これは本当にただティーザーです あなたが本当にRに何ができるか、あなたを示す
だから、あなただけしたい場合は、 ここでは、より多くを学ぶために
異なる資源の束である。
>> ですから、教科書の好きだしたり、なら オンライン物事を読み取るだけが好き、
これは素晴らしいです ハドリーウィッカムずつ、
また、作成したすべての人のこれらの 本当にクールなパッケージ。
あなたがビデオが好きなら、その後 バークレーは素晴らしいBootcampのを持ってい
それは一種の長いだseveral--いるからです。
そして、それはほとんどお教えします すべてあなたがR.について知りたいのですが
>> 同様に、Codeacademyがあります そして、これらすべての他のソート
のインタラクティブなウェブサイト。
彼らはまた、取得している ますます一般的なcommon--。
だから、これはCodeacademyと非常によく似ています。
そして最後に、あなたの場合だけ コミュニティを欲しいと助け、
これらはの束である あなたがに行くことができるもの。
明らかに、私たちはまだ ただ、メーリングリストを使う
ほとんどすべての他のような プログラミング言語コミュニティ。
そして#rstats、これは 私たちのコミュニティのTwitter。
つまり、実際には非常に一般的です。
そして、ユーザー！
ちょうど私たちの会議です。
>> その後、もちろん、次のことができ すべてのこれらの他のQ＆Aのものを使用し、
スタックオーバーフローのような、 グーグル、その後GitHubの。
これらのパッケージのほとんどのため、 とコミュニティの多く
開発を中心にされます コー​​ドはオープンソースだからです。
そして、それはGitHubの上で本当にうれしいです。
そして最後に、あなたがあれば私に連絡することができます あなたはただの簡単な質問を持っている。
だから、ここにTwitterで私を見つけることができ、 私のウェブサイト、ちょうど私のメール。
だから、うまくいけば、それはなかった something--だけ短いティーザー
何のRは、そう本当に可能である。
うまくいけば、あなただけ これら三つのリンクをチェックしてください
そしてあなたがより多くを行うことができますかを参照してください。
そして、私はそれはちょうどそれについてだと思う。
ありがとうございます。
>> [拍手]