>> [Mūzikas atskaņošanai]
Dustin TRAN: Hi.
Mans vārds ir Dustin.
Tāpēc es būšu uzrādot Datu analīze R.
Tikai mazliet par sevi.
Es esmu šobrīd absolvents students inženiertehnisks un Applied Sciences.
Es studēt krustošanās mašīnmācīšanās un statistika
tāpēc Datu analīze R ir patiešām būtiski, lai tas, ko
Man katru dienu.
>> Un R ir sevišķi labs datu analīzi
tāpēc, ka tas ir ļoti labs prototipu.
Un parasti, ja jūs darāt kaut kāda datu analīzi, daudz problēmu
gatavojas izziņas.
Un lai jūs vienkārši vēlaties, lai būtu daži patiešām labi, valoda,
ir tikai labs, lai dara iebūvētās funkcijas, nevis
pie kam, lai risinātu ar zema līmeņa lietām.
Tātad sākumā, es esmu tikai gatavojas ieviest to, kas ir R, kāpēc
jūs vēlaties to izmantot, un tad iet pāri uz kādu demo,
un tikai iet no turienes.
>> Tātad, kas ir R?
R ir tikai valoda, attīstīta statistikas skaitļošanas
un vizualizācija.
Tātad, ko tas nozīmē, ka tas ir ļoti lielisks valoda
jebkāda veida lieta, kas nodarbojas ar neskaidrība vai datu vizualizācijas.
Tātad jums ir visas šīs varbūtību sadalījums.
Ir būs iebūvētās funkcijas.
Jūs arī ir lielisks uzzīmējot paketes.
>> Python ir cits konkurē valoda datiem.
Un viena lieta, ko es uzskatu, ka R ir daudz labāk ir vizualizācija.
Tātad, ko jūs redzēsiet šajā demo kā labi ir tikai ļoti intuitīvs valoda
ka tikai strādā ļoti labi.
Tas ir arī bezmaksas un atvērtā koda, kā ir kāda cita laba valoda I guess.
>> Un šeit, ķekars tikko atslēgvārdi izmet pie jums.
Tas ir dinamisks, kas nozīmē, ja jums ir Īpaša veida piešķirts objektu
nekā tas būs vienkārši mainīt to uz lidot.
Tas ir slinks, lai tas ir gudri par cik tas aprēķinus.
Funkcionālā nozīmē, tā tiešām var darboties pamatojoties off funkciju tik anything--
jebkāda veida manipulācijas esat darot, tā būs balstīta off funkcijas.
>> Tātad bināro operatori, piemēram, ir tikai raksturīguma funkcijas.
Un viss, kas jūs gatavojas darīt, ir
būs notecina pati funkcijas.
Un tad objektorientētā kā labi.
>> Tātad, šeit ir xkcd gabals.
Ne tikai tāpēc, ka es jūtos kā Xkcd ir būtiska jebkura veida
prezentācijas, bet gan tāpēc, ka Man šķiet, ka tas patiešām
āmuri domu, ka daudz laiks, kad jūs darāt kaut kādas datu veida
analīze, problēmu nav tik daudz, cik ātri tas darbojas,
bet cik ilgi tas būs aizvedīs programmēt uzdevumu.
Tātad, šeit ir tikai analizējot, vai stratēģija vai b ir efektīvāka.
Tas būs kaut kas jūs esat
gatavojas risināt daudz ar in Kārtot zema līmeņa valodas
kur jūs nodarbojas ar SEG defektiem, atmiņas sadali, initializations,
pat padarot iebūvētās funkcijas.
Un šis stuff ir viss strādājot ļoti, ļoti eleganti R.
>> Tik vienkārši āmurs šo punkts, lielākais sašaurinājums
būs kognitīvo.
Tāpēc datu analīze ir ļoti grūti problēmu.
Vienalga, vai jūs darāt mašīnmācīšanās, vai jūs esat
darot tikai daži no veida pamata datu izpēte,
Jūs nevēlaties, lai būtu veikt dokumentu
un tad sastādīt kaut kas katru reizi, kad
vēlaties redzēt, ko kolonna izskatās, kas īpaši ieraksti matricā
izskatās.
Tātad jūs vienkārši vēlaties, lai būtu daži patiešām jauki interfeiss
jūs varat palaist vienkāršu funkciju ka indeksi, lai neatkarīgi no
vēlaties, un vienkārši palaist to no turienes.
Un jums ir nepieciešams domēna īpašas valodas par to.
Un R patiešām palīdzēs jums noteikt problēmu un atrisināt to šādā veidā.
>> Tātad, šeit ir gabals rāda programmēšana popularitāte R, jo tā ir aizgājusi laika gaitā.
Tātad, kā jūs varat redzēt, piemēram, 2013. vai tāpēc tas vienkārši uzspridzināts ārkārtīgi.
Un tas ir tikai tāpēc, ka milzīgs tendenci tehnoloģiju nozarē
par lielas dati.
Arī ne tikai tehnoloģija rūpniecība, bet tiešām
jebkurā nozarē that-- jo daudz nozarēm
ir sava veida būtiskas mēģināt atrisināt šīs problēmas.
Un parasti, jūs varat būt dažas labas veids, kā izmērīt šīs problēmas
vai pat tos definējot, vai risināšanai izmantojot datus.
Tāpēc es domāju, ka šobrīd R ir 11 populārākā valoda uz TIOBE
un tas ir audzis kopš tā laika.
>> Tātad, šeit ir daži vairāk iezīmes R. Tā ir
milzīgs iepakojumu skaits un par visiem šiem dažādas lietas.
Tātad, jebkurā laikā jums ir noteiktu problēmu, lielākā daļa
laiks R būs šī funkcija jums.
Tātad, vai jūs vēlaties, lai veidot kaut kādas mašīnas veida
mācīšanās algoritms sauc Random Forest vai lēmumu koki,
vai pat mēģina veikt vidējo funkcija vai kādu no šo stuff,
R būs kas.
>> Un, ja jūs esat rūp optimizācija, viena lieta, kas ir kopīgs
ir tas, ka pēc tam, kad esat pabeidzis prototipu daži augsta līmeņa valoda kārtot,
jūs mest, ka in-- Jums būs tikai ostas, ka vairāk nekā
zināmā zema līmeņa valoda.
Kas ir labs par R ir tas, ka tad, kad jūs esat darīts prototipu, jūs varat palaist C ++,
vai Fortran, vai kāda no šīm zemāka līmeņa, ko tiešā veidā uz R.
Tātad tas ir viens patiešām atdzist iezīme par R,
ja jūs patiešām rūp optimizācija punkts.
>> Un tas ir arī ļoti labs tīmekļa vizualizācijas.
Tātad D3.js, piemēram, ir Es domāju citu semināru
ka mēs šodien prezentēja.
Un tas ir patiešām awesome darot interaktīvas vizualizācijas.
Un D3.js pieņemts, ka esat daži no datu veida, kas attēlo
un R ir lielisks veids, kā to var darīt datu analīze, pirms jūs eksportēt
pār D3.js vai pat vienkārši palaist D3.js komandas vērā R pati,
kā arī visus šos citas bibliotēkas, kā arī.
>> Tā, ka bija tikai ieviešana to, kas ir R, un kāpēc jūs varētu to izmantot.
Tātad cerams, es esmu pārliecināts, jums kaut ko
par to tikai mēģina lai redzētu, kas tas ir tāpat.
Tāpēc es esmu gatavojas iet uz priekšu un iet cauri daži pamati par R objektiem
un ko jūs tiešām var darīt.
>> Tātad, šeit ir tikai ķekars math komandas.
Tā teikt you're-- jūs vēlaties, lai izveidotu valoda sevi un jūs vienkārši vēlaties
lai ir ķekars dažādu instrumentu.
Jebkāda veida darbības jūs domājat, ka jūs vēlaties vēlas, ir diezgan daudz būs R.
>> Tātad, šeit ir 2 plus 2.
Te ir 2 reizes pi.
R ir ķekars iebūvēto konstantēm ka jūs bieži izmantot, piemēram, pī, e.
>> Un tad, lūk, 7 plus runif, tāpēc runif no 1.
Šī ir funkcija, kas ir rada viens izlases vienota no 0 līdz 1.
Un tad tur ir 3 ar jaudu 4.
Tur ir kvadrātveida saknes.
>> Tur ir žurnāls.
Tātad log darīs bāzi eksponenciālā pati.
Un tad, ja jūs norādāt bāzi, tad jūs varat darīt, ko vien bāze vēlaties.
Un tad šeit ir dažas citas komandas.
Tātad jums ir 23 mod 2.
Tad jums ir atlikušo.
Tad jums ir zinātniskais notācija ja jūs arī
vēlas darīt tikai pēc vairāk un sarežģītāka lietas.
>> Tātad, šeit ir uzdevums.
Tik tipiski piešķīrumi R tiek darīts ar bultiņu
tāpēc tas ir mazāk nekā, un tad defisi.
Tātad, šeit es esmu tikai piešķirot 3 ar mainīgo Val.
>> Un tad es esmu izdrukāšana val un tad izdrukā trīs.
Pēc noklusējuma R tulks, to izdrukās lietas par Jums
tāpēc jums nav norādīt izdrukātu val jebkurā laikā vēlaties drukāt kaut ko.
Jūs varat vienkārši darīt val un tad tas būs darīt jums.
>> Tāpat jūs varat izmantot ir vienāds tehniski kā uzdevuma operatoru.
Ir nelielas nianses starp izmantojot bultiņu
operators un vienādības operators uzdevumiem.
Galvenokārt konvencija, ikvienam būs tikai izmantot bultiņas operatoru.
>> Un šeit, es esmu piešķirot šo slīpa notācija sauc 1 kolu 6.
Tas rada vektors no 1 līdz 6.
Un tas tiešām jauki, jo tad jūs vienkārši piešķirt vektoru val
un kas darbojas ar sevi.
>> Tātad šis ir jau iet no single-- ļoti intuitīvu datu
struktūra tikai divas reizes lielāks daži tipa veida stājas vektoru
un kurā tiks apkopota visa skalāro vērtības jums.
Tātad, pēc tam, kad iet no skalārs, jūs ir R objektus, un tas ir vektors.
Vektors ir jebkāda veida savākšana no tā paša tipa.
Tātad, šeit ir ķekars vektoriem.
>> Tātad tas ir ciparu.
Ciparu ir R veids, kā pateikt dubultā.
Un tā pēc noklusējuma, jebkurš skaits būs dubultā.
>> Tātad, ja jums ir c 1,1, 3, negatīvs 5.7, c ir funkcija.
Tas concatenates visi trīs numurus uz vektoru.
Un tas be-- tāpēc, ja pamanāt 3 pats par sevi,
Parasti jūs varētu uzņemties ka tas ir kā veselam skaitlim,
bet tāpēc, ka visiem vektoriem ir tāda paša tipa,
tas ir vektors Dubletu vai ciparu šajā gadījumā.
>> rnorm ir funkcija, kas rada standarts normāli variables--
vai standarta normālās vērtības.
Un es esmu norādot divus no tiem.
Tāpēc es esmu dara rnorm 2, piešķirot ka to DEVS, un tad es esmu izdrukāšana devs.
Tātad šie ir tikai divi izlases normālās vērtības.
>> Un tad ints ja jūs jums rūp veseli skaitļi.
Tātad tas ir tikai par atmiņu sadali un glābšanas atmiņas lielums.
Tātad jums būs pievienot Jūsu numuriem, ko nosaka kapitāla L.
>> Kopumā ņemot, tas ir R vēsturiskā notācija
kaut ko sauc par ilgi skaitlis.
Tātad lielāko daļu laika, jūs nodarbosies ar dubultspēlēs.
Un, ja jūs kādreiz būs vēlāk par optimizēt savu kodu,
Jūs varat vienkārši pievienot šos L's pēc tam vai tās laikā
Ja jūs, piemēram, precognitive par to, ko jūs gatavojas darīt šiem mainīgajiem.
>> Tātad, šeit ir raksturs vektors.
Tātad, atkal, es esmu concatenating Trīs stīgas šoreiz.
Ievērojiet, ka dubultā virknes un single stīgas ir vienādi R.
Tāpēc man ir Artūrs un Marvin s un tā kad es esmu drukājot to ārā, visi no tiem
gatavojas parādīt dubultā stīgas.
Un, ja jūs arī vēlaties iekļaut dubultā vai neprecējies string
jūsu rakstzīmes, tad varat nu pārmaiņus jūsu virknes.
>> Tāpēc Marvin ir par Otrs elements, tas ir
gatavojas show-- tevi vienkārši ir dubultā virknes
un pēc tam viena rinda tāpēc tas ir pārmaiņus.
Pretējā gadījumā, ja jūs vēlaties izmantot dubultā string operators dubultā virknē
ja jūs nedeklarējot, tad jūs vienkārši izmantot evakuācijas operatoru.
Tātad jūs slīpsvītru dubultu virkni.
>> Un visbeidzot, mēs arī ir loģiski vektori.
Tik logical-- tik TRUE un FALSE, un viņi
būs visi lielie burti.
Un tad, atkal, es esmu concatenating tos un pēc tam piešķirot tos bools.
Tātad bools gatavojas parādīt Jūs TRUE, FALSE, un TRUE.
>> Tātad, šeit ir vektorizēta indeksācija.
Tā sākumā, es esmu ņemot function--
to sauc sequence-- secība 2 līdz 12.
Un es esmu ņemot secību ar 2.
Tātad, tas ir gatavojas darīt 2, 4, 6, 8, 10 un 12.
Un tad, es esmu indeksācija lai iegūtu trešo elementu.
>> Tātad viena lieta, kas jāpatur prātā, ir ka R indeksi, sākot no 1.
Tātad Vals 3 gatavojas sniegt Jums Trešais elements.
Tas ir sava veida atšķiras no citiem valodas, kur tas sākas no nulles.
Tātad C vai C ++, piemēram, jūs esat gatavojas iegūt ceturto elementu.
>> Un šeit ir vals no 3 līdz 5.
Tik viena lieta, kas ir tiešām foršs ir tas, ka jums
var radīt pagaidu mainīgos iekšā un tad tikai izmantot tos par lidot.
Tātad, šeit ir 3 līdz 5.
Tāpēc es esmu radot vektoru 3, 4, 5 un un pēc tam
Es esmu indeksējot iegūt trešdaļu, ceturto un piekto elementi.
>> Tātad tāpat, varat abstrakts to tikai darīt
jebkāda veida vektoru kas dod jums indeksācija.
Tātad, šeit ir vals un tad pirmkārt, trešais, un sestais elementi.
Un tad, ja vēlaties darīt papildinājums,
lai jūs vienkārši darīt mīnus pēc tam, un ka ņemšu
dos jums visu, kas ir ne pirmkārt, trešais vai sestais elements.
Tāpēc šī būs 4, 8 un 10.
>> Un, ja jūs vēlaties, lai saņemtu vēl vairāk uzlabotas,
Jūs varat saķēdēt Būla vektori.
Tātad šis indekss ir gatavojas sniegt jums šis Boolean vektors garums 6.
Tātad rep TRUE komats 3.
Tas atkārtot TRUE trīs reizes.
Tātad tas dos jums vektors TRUE, TRUE, TRUE.
>> rep FALSE 4-- tas gatavojas sniegt jums vektors FALSE, FALSE, FALSE, FALSE.
Un tad c gatavojas saķēdēt šie divi Booleans kopā.
Tātad jūs esat gatavojas saņemt trīs TRUEs un tad četras FALSEs.
>> Tā, ka tad, kad jūs indeksu vals, tu esi gatavojas saņemt TRUE, TRUE, TRUE.
Tāpēc, ka ir gatavojas teikt jā, Es gribu šos trīs elementus.
Un tad FALSE, FALSE, FALSE, FALSE notiek
pateikt nē, es negribu šos elementus tāpēc tas nav gatavojas atgriezties tos.
>> Un es domāju, ka tiešām typo šeit jo tas ir saprotams, atkārtojiet TRUE 3
un atkārtot FALSE 4, un tehniski, jums tikai seši elementi tik atkārtot FALSE,
tas būtu atkārtot FALSE 3.
Es domāju, ka R ir arī pietiekami gudrs, piemēram ka, ja jūs vienkārši norādīt 4 šeit, tad
tas nav pat kļūda out.
Tas būs tikai jums šo vērtību.
Tā tas būs vienkārši ignorēt šo ceturto FALSE.
>> Tātad, šeit ir vektorizēta uzdevums.
Tik set.seed-- tas tikai nosaka sēkla pseudorandom numuriem.
Tāpēc es esmu nosakot sēklai 42, kas nozīmē, ka, ja es radīt
trīs izlases normāli vērtībām, un tad, ja jūs
palaist set.seed par savu datoru, izmantojot vienu un to pašu vērtību 42,
tad jūs arī iegūt paši trīs izlases normals.
>> Tātad šis ir patiešām labs par sakritību.
Parasti, kad jūs darāt daži veida zinātnisko analīzi,
Jūs vēlaties, lai uzstādītu sēklas.
Tādā veidā citi zinātnieki var tikai reproducēt tieši tādu pašu kodu, jūs esat
darīts tāpēc, ka viņi būs precīzs paši gadījuma lielumi that-- vai izlases
vērtības, kas jūs esat, kas veikti, kā labi.
>> Un tā vektorizēta uzdevums šeit parādot Vals 1 līdz 2.
Lai tā veic pirmos divus elementus no Vals un tam piešķir tos 0.
Un tad, jūs varat arī vienkārši darīt Līdzīga lieta ar Booleans.
>> Tātad Vals nav vienāds ar 0-- šo gribu jums vektora FALSE, FALSE, TRUE
šajā gadījumā.
Un tad, tas būs teikt jebkuru Šo indeksu, kas bija TRUE,
tad tas notiek, lai piešķirtu, ka līdz 5.
Tātad tas ieņem trešo elementu šeit un pēc tam piešķir to 5.
>> Un tas ir patiešām jauki salīdzinot ar zema līmeņa valodām
kur jums ir izmantot cilpas darīt visu šo vektorizēta sīkumi
tāpēc, ka tas ir tikai ļoti intuitīvs un tas ir viens vienu līnijpārvadātāju.
Un, kas ir liels par vektorizēta notācija
ir tāds, ka R, tie ir sava veida iebūvēts tā, ka viņi gandrīz tikpat ātri
kā dara mazkvalificētu valodas kā nevis padarīt cilpa P
un tad ar to darīt dinamiskā indeksācija pati.
Un tas būs lēnāks, nekā darot šāda veida vektorizēta lieta
kur to var darīt paralēli, kur tas dara to vītņu būtībā.
>> Tātad, šeit ir vektorizēta operācijas.
Tāpēc es radot vērtību no 1 līdz 3, piešķirot ka uz vec1, 3. līdz 5., vec2,
pievienojot tos kopā.
Tā piebilst, viņiem komponents gudrs tik tas ir 1 plus 3, 2 plus 4, un tā tālāk.
>> vec1 reizes vec2.
Šī reizina divu vērtības komponentu gudrs.
Tātad, tas ir 1 reizes 3, 2 reizes 4, un tad 3 reizes 5.
>> Un tad, tāpat jūs varat arī darīt comparisons-- loģiskās salīdzinājumus.
Tātad, tas ir viltus viltus TRUE šajā gadījums jo 1 ir ne lielāka par 3,
2, ir ne lielāks par 4.
Tas ir, es domāju, vēl drukas kļūdu, 3 noteikti nav lielāks par 5.
Yeah.
Un lai jūs varat vienkārši darīt visu šīs vienkāršas darbības
jo to mantojis no pašiem klasēm.
>> Tā, ka bija tikai vektors.
Un tas ir sava veida visbūtiskākā R objekts jo dota vektoru,
Jūs varat būvēt spēcīgākās objektiem.
>> Tātad, šeit ir matrica.
Tas būtībā ir abstrakcija par to, kas matrica ir pati.
Tātad šajā gadījumā, tas ir trīs dažādas vektori, kur katrs ir kolonna,
vai arī jūs varat uzskatīt to kā katram ir rinda.
>> Tāpēc es esmu glabājusi matricas no 1 līdz 9, un tad es esmu norādot 3 rindas.
Tātad, no 1. līdz 9. dos jums vektoru 1, 2, 3, 4, 5, 6, un visu ceļu līdz 9.
>> Viena lieta, kas arī jāpatur prātā, ir tas, ka R veikali vērtības ailē-major formātā.
Tātad citiem vārdiem sakot, kad jūs redzat 1 9, tas notiek, lai saglabātu them--
tas būs 1, 2, 3 pirmajā ailē,
un pēc tam tas būs do 4, 5, 6 otrajā kolonnā,
un pēc tam, 7., 8., 9. trešajā kolonnā.
>> Un šeit ir daži citi kopīgas funkcijas, jūs varat izmantot.
Tātad dim mat, tas dos jums izmēri matricas.
Tas notiek, lai atgrieztos tevi vektors dimensiju.
Tātad, šajā gadījumā, jo Mūsu matrica ir 3 par 3,
tas gatavojas sniegt jums ciparu vektors, kas ir 3 3.
>> Un šeit ir tikai rāda matrica pavairošana.
Tātad parasti, ja jūs vienkārši darīt asterisk-- tāpēc mat zvaigznīte mat--
tas būs komponents gudrs operācija
vai ko sauc Hadamard produkts.
Tātad, tas ir gatavojas darīt katru elements komponents gudrs.
Tomēr, ja jūs vēlaties matrica multiplication--
tāpēc reizinot pirmajā rindā reizes otrās matrices pirmā sleja
un tā on-- jūs varētu izmantot šis procenti operācija.
>> Un t mat ir tikai ekspluatācija transponēt.
Tāpēc es saku veikt transponēt matrica, reizinot to ar matricas
pati.
Un tad tas notiek, lai atgriezīsies pie jums vēl 3
3. matricas norādot produkts jūs vēlaties.
>> Un tā, ka bija matrica.
Te ir tas, ko sauc datu rāmi.
Datu rāmis jūs varat iedomāties, kā matrica, bet katrs pati kolonna
būs no cita tipa.
>> Tātad, kas ir patiešām atdzist par datiem rāmji ir, ka datu analīzē pati,
Jums nāksies šo visu heterogēnas datus un visu šie tiešām
netīrs lietas, kur katrs no kolonnām paši var būt dažāda veida.
Tātad, šeit es saku izveidot dati rāmis, do Intam no 1 līdz 3,
un tad ir arī rakstzīmju vektors.
Tāpēc es varu indeksu cauri katrs no šiem kolonnām
un tad es nopirkšu pašas vērtības.
Un jūs varat arī darīt dažas veida Darbību par datu rāmji.
Un lielāko daļu laika, kad tu esi darot datu analīzi vai kādu veida
no preprocessing, jūs būsiet strādājot ar šīm datu struktūrām
kur katra kolonna dodas būt no cita tipa.
>> Visbeidzot, tāpēc tie būtībā ir tikai četri būtiskie objekti R. sarakstā
būs tikai savākt jebkura citus objektus vēlaties.
Tātad, tā tiks saglabāta šī vienā mainīgais, ka jūs varat viegli piekļūt.
>> Tātad šeit, es esmu ņemot sarakstu.
Es saku sīkumi vienāds 3.
Tāpēc es esmu nāksies viens elements saraksts, un to sauc sīkumi,
un tas notiek, lai ir vērtība 3.
>> Es varu arī izveidot matricu.
Tāpēc tas ir no 1 līdz 4, un gala rindas vienāds 2, tāpēc 2. 2 matricas.
Arī šajā sarakstā, un to sauc mat.
moreStuff, rakstzīmju virkne, un pat citā sarakstā, pats par sevi.
>> Tātad tas ir saraksts, kas ir 5. un lāci.
Tātad, tas ir vērtība 5 un to ir rakstzīmju virkne lāci
un tas ir saraksts iekšā sarakstā.
Tātad jūs varat būt šīs rekursīvas lietām, kur
Jums ir another-- A tipa ietvaros veidam.
Tātad tāpat, varat būt matricu iekšpusē citā matricas un tā tālāk.
Un saraksts ir tikai labs veids vākšanas un apkopojot
visi šie dažādie priekšmeti.
>> Un, visbeidzot, šeit ir tikai palīdzēt gadījumā, ja tas bija tikai gājusi pāri ļoti ātri.
Lai jebkurā laikā jūs sajaukt par kādu funkciju veida,
jūs varat darīt palīdzību šo funkciju.
Tātad jūs varat darīt palīdzības matricu vai jautājuma zīme matrica.
Un palīdzība un jautājuma zīme ir tikai saīsinājums to pašu
lai viņi pseidonīmi.
>> lm ir funkcija, kas vienkārši nav lineāru modeli.
Bet, ja jūs vienkārši nav ne jausmas, cik tas darbi, jūs varat vienkārši darīt palīdzību lm
un ka došu jums dažas veida dokumentāciju,
izskatās veida, piemēram, man lapa Unix, kur
jums ir īss apraksts par to, kas tas, arī tas, ko tās argumenti ir,
kas tas atgriežas, un tikai padomus par to, kā to izmantot, un daži piemēri, kā arī.
>> Tāpēc ļaujiet man iet uz priekšu un parādīt daži demo izmantojot R. OK.
Tāpēc es devos pāri ļoti ātri tikai dati
struktūras un daži no veida op-- dažas operācijas.
Šeit ir dažas funkcijas.
>> Tātad, šeit es esmu tikai gatavojas lai noteiktu funkciju.
Tāpēc es esmu arī izmantojot uzdevums operators šeit,
un tad es saku paziņo, ka tā kā funkciju.
Un tas notiek vērtību x.
Tātad tas ir jebkura vērtība vēlaties un es esmu gatavojas atgriezties x sevi.
Tātad šis ir identitāte funkcija.
>> Un, kas ir cool par šo salīdzinot ar citām valodām
un citu zema līmeņa valodas ir tas, ka x
var būt jebkura paša tipa un tas būs atpakaļ šo tipu.
Tātad jūs varat imagine-- tāpēc ļaujiet man vienkārši palaist to ātri.
Piedodiet.
>> Tātad viena lieta, ko es būtu arī pieminēt ir tas, ka šis redaktors es esmu, izmantojot
sauc rstudio.
Tas ir tas, ko sauc par IDE.
Un viena lieta, kas ir tiešām jauka par šo
ir tā, ka tas ietver daudz lietas, ko vēlaties darīt, pētniecībā pati
vienkārši ļoti intuitīvi.
>> Tātad, šeit ir tulks konsole.
Tātad tāpat, jūs varat arī saņemt šo konsole izejvielas vienkārši darot kapitāla R.
Un tas ir tieši pats kā konsoli.
Tāpēc es varu tikai darīt ID funkcija X, X, X.
Un then-- un tad, ka būs labi pats.
>> Tātad rstudio ir liels jo tā ir konsole.
Tas arī ir dokumenti vēlaties palaist.
Un tad tas ir daži mainīgie ka jūs varat redzēt vidēs.
Un tad, ja jums ir darīt zemes gabalu, tad jums
varat redzēt šeit, nevis pārvaldīt visas šīs dažādās logus
ar sevi.
>> Es tiešām personīgi izmantot spars, bet es justies kā rstudio ir lielisks tikai
lai iegūtu laba ideja par to, kā izmantot R. Parasti,
kad jūs mēģināt iemācīties kādu jaunu uzdevumu,
Jūs nevēlaties, lai apstrādātu pārāk daudz lietas uzreiz.
Tik R ir tikai very-- rstudio ir ļoti labs veids, kā mācīšanās R
bez nepieciešamības izskatīt ar visas šīs citas lietas.
>> Tātad, šeit es skrienu id sveiki.
Tas atgriež sveiki.
id 123.
Te ir vektors veseli skaitļi.
Tātad tāpat, jo jūs varat veikt jebkādu kaut kādas vērtības veida,
jūs varat darīt, atgriežoties id x, lai tā atgriežas 1234 un 5.
>> Un ļaujiet man tikai parādīs, ka tas ir patiešām skaitlis.
Un, tāpat, ja jūs klase id x, tas būs vesels skaitlis.
Un tad, jūs varat arī salīdzināt divus, un tā ir taisnība.
Tāpēc es esmu pārbaudīt, ja id x vienāds Vienāds x un paziņojumu
ka tas dod jums divas TRUEs.
Tātad tas nav saprotams, ir divi objekti identiski,
bet katrs no tiem ierakstiem ietvaros vektori identiski.
>> Šeit ir bounded.compare.
Tātad šis ir nedaudz sarežģītāka ar to, ka tas ir, ja stāvokli un cits
un tad tas aizņem divas argumenti vienlaicīgi.
Tātad x ir jebkura veida.
Un es saku to Otrs arguments ir.
Tas var būt jebkas, kā arī.
Bet pēc noklusējuma, tas notiek, lai 5, ja jums nav jānorāda neko.
>> Tātad, šeit es esmu gatavojas teikt ja x ir lielāks nekā.
Tātad, ja man nav norādīts, to norāda, ja x ir lielāks par 5,
tad es esmu gatavojas atgriezties TRUE.
cits, es esmu gatavojas atgriezties FALSE.
Tāpēc ļaujiet man iet uz priekšu un noteikt to.
>> Un tagad es esmu gatavojas palaist bounded.compare 3.
Tātad tā saka ir 3 mazāk than-- ir 3 lielāks par 5.
Nē, tas nav tik FALSE.
>> Un bounded.compare 3 un es eju salīdzināt to, izmantojot vienāds 2.
Tāpēc tagad es saku jā, tagad es vēlas būt kaut kas cits.
Tāpēc es esmu gatavojas teikt, jums vajadzētu būt 2.
>> Es varu vai nu darīt šāda veida notācija vai es saku atbilst 2.
Tas ir vairāk lasāms jo tad, kad tu esi
Aplūkojot šīs patiešām sarežģītas funkcijas, kas
veikt vairākas arguments-- un šis var būt desmitiem oftentimes-- tikai saku
ir vienāds 2 ir vairāk lasāms par jūs tā, ka vēlāk nākotnē
jūs zināt, ko jūs darāt.
>> Tātad šajā gadījumā, es esmu sakot, ir 3 lielāks par 2.
Jā, tā ir.
Un līdzīgi, es varu tikai noņemt šo un saka, ir 3 lielāks par 2
kur vienāds 2.
Un tas ir arī TRUE.
Jā?
>> AUDITORIJA: Vai tevi izpildot pozīcijai?
>> Dustin TRAN: Jā, es esmu.
Tātad, ko es daru šeit ir Pieņemot šo tekstu document--
un kas ir liels par rstudio ir tas, ka Es varu tikai palaist short-- galvenais īsceļu.
Tāpēc es esmu dara Vadības Enter.
>> Un tad, es esmu ņemot līnija teksta dokumentā
un pēc tam liekot konsole.
Tātad, šeit es saku, bounded.compare un es esmu dara Control-X.
Lai es varētu vienkārši palaist arī šeit.
Un tad, ka ņemšu līnija un tad ielieciet to šeit.
Un tad līdzīgi, es varu darīt palaist šeit.
Un tad tas būs tikai glabāt definējot līnijas fani, piemēram, ka konsole.
>> Un, ja jūs arī paziņojums cirtaini bikšturi ir tur tāpat kā C sintaksi.
X- ja, ja nosacījums ir arī gatavojas izmantot iekavas un tad
Jūs varat izmantot cits.
Vēl viens ir cits, ja.
Tātad tas būs x vienāds vienāds, piemēram.
Un tad es esmu gatavojas atgriezties kaut ko šeit.
>> Paziņojums, ka ir divas dažādas lietas šeit, kas notiek.
Viens ir tas, ka šeit es esmu, norādot atgriešanās vērtību TRUE.
Šeit es tikai saku x.
Tātad R būs parasti pēc noklusējuma ņemt pēdējo arguments--
vai veikt pēdējo rindiņu kodu, un kas būs, ko tas atgriezās.
Tātad, šeit tas ir tas pats lieta kā dara atgriešanās x.
>> Un tikai, lai parādītu jums.
Un tad, tas darbosies tieši tāpat.
Tāpēc ļaujiet man turpināt ar šo.
>> Tātad, kas cits, ja.
Un tiešām, es varu atgriezties kaut ko es gribētu.
Tāpēc man nav pat atgriešanās Booleans visu laiku,
Es varu tikai atgriezties kaut ko citu.
Tātad, es varu darīt atgriešanās lāci.
>> Tātad, ja x ir vienāds vienāds, tas notiek, lai atgrieztos lāci.
Pretējā gadījumā, tas notiek, lai atgrieztos TRUE.
Es varu arī darīt vektoru vai tiešām kaut kas.
>> Un parasti statiski drukāti valodas,
jūs ir norādīt veidu šeit.
Un paziņo, ka tā var vienkārši būt jebkas.
Un R ir automatizēti pietiekami, ka tā vienkārši darīt, un tā strādās labi.
>> Tāpēc ļaujiet man noteikt šo.
Unexpected-- oh sorry.
Tas būtu cirtaini lencēm šeit.
OK.
Cool.
Labi.
Tāpēc tagad pieņemsim salīdzināt 3 un vienāds 3.
Lai tā būtu return-- yeah-- vērtības lāci.
>> Tāpēc tagad vispārīgāks lieta ir kā ko par citiem datu struktūras.
Tātad jums ir šo funkciju.
Tas ir gatavojas strādāt uz jebkura veida vērtības, piemēram, 3 vai jebkuru ciparu,
citiem vārdiem sakot, dubultā.
>> Bet ko par kaut ko līdzīgu vektoru.
Tātad, kas notiek, ja jūs do-- tāpēc es esmu gatavojas piešķirt val, teiksim, 4 līdz 6.
Tātad, ja es atgrieztos, šim ir vektors no 4., 5., 6.
>> Tagad pieņemsim redzēt, kas notiek ja man bounded.compare val.
Tātad tas ir gatavojas sniegt jums 15 1251.
Tātad citiem vārdiem sakot, tas ir saprotams ja paskatās šī nosacījuma
tāpēc tā saka x ir mazāks nekā vai kaut ko.
Tātad šis ir nedaudz mulsinoši, jo tagad
jūs vienkārši nezināt, kas notiek.
Tāpēc es domāju, viena lieta, kas ir patiešām labi par tikai mēģina atkļūdošanas
ir tas, ka jūs varat vienkārši darīt val ir lielāks nekā un redzēt, kas notiek tur.
>> Tātad val-- ir pēc noklusējuma 5 so Darīsim val lielāks par 5.
Tātad tas ir vektors FALSE FALSE TRUE.
Tātad tagad, kad jūs meklējat pie to, tas notiek, lai teikt, ja,
un tad tas notiek, lai dotu jums šo ir vektors viltus viltus TRUE.
>> Tātad, kad jūs iet to vērā R, R nav ne jausmas, ko jūs darāt.
Jo tas sagaida viens vienīgs vērtība, kas ir Būla, un tagad
jūs dodot tai vektoru Booleans.
Tātad pēc noklusējuma, R ir tikai teiksiet ko heck,
Es esmu gatavojas pieņemt, ka jūs esat gatavojas veikt pirmo elementu šeit.
Tāpēc es esmu gatavojas say-- es eju pieņemt, ka tas ir nepatiess.
Tātad, tas ir gatavojas teikt nē, tas nav labi.
>> Tāpat tas būs būt val vienāds vienāds.
Nē, piedodiet 5.
Un tas arī būs nepatiesa, kā arī.
Tātad, tas ir gatavojas teikt nē, tas nav TRUE, kā arī, lai tas ir
gatavojas atgriezties šo pēdējo vienu.
>> Tātad tas ir vai nu labi vai slikti lieta, atkarībā no tā, kā jūs to aplūkotu.
Jo, kad tu esi radot šīs funkcijas,
jūs tiešām zināt, kas notiek.
Tāpēc dažreiz jūs vēlaties kļūda, vai varbūt jūs vienkārši vēlaties brīdinājumu.
Šajā gadījumā, R nedara.
Tātad, tas ir patiešām līdz jums, pamatojoties off no tā, ko
Jūs domājat, ka valodu vajadzētu darīt šajā gadījumā
ja jums iet ar vektoru Booleans kad jūs darāt, ja stāvoklī.
>> So pieņemsim, ka jums bija oriģināls viens ar, ja cits atgriezties TRUE un jūs esat
gatavojas atgriezties FALSE.
Tātad viens no veidiem, abstrahējoties tas ir, I
pat nav nepieciešams šo nosacījumu lieta.
Vēl viena lieta, ko es varu darīt, ir tikai atgriežoties pašas vērtības.
Tātad, ja jūs pamanāt, ja jums do Val ir lielāks par 5,
tas gatavojas atgriezties vektors FALSE FALSE TRUE.
>> Varbūt tas ir tas, ko jūs gribam bounded.compare.
Jūs vēlaties atgriezties vektoru Booleans kur tas salīdzina katrs no vērtībām
uz sevi.
Tātad jūs varat vienkārši bounded.compare funkcija x, ir vienāds ar 5.
Un tad, nevis darīt šo, ja cits nosacījums,
Es esmu tikai gatavojas atgriezties x ir lielāks par 5.
Tātad, ja tā ir taisnība, tad tas gatavojas atgriezties TRUE.
Un tad, ja tā nav, tas ir gatavojas atgriezties FALSE.
>> Un tas darbosies jebkurš no šiem struktūru.
Lai es varētu bounded.compare c 1 6 vai 9 un tad es esmu gatavojas teikt vienāds 6,
for example.
Un tad tas notiek, lai dod jums tiesības Būla
vektors, ka jūs projektēšana.
>> Tātad tie ir tikai funkcijas un tagad ļaujiet man tikko
parādīs dažus interaktīvus attēlus.
Es nedomāju, ka man tiešām ir Wi-Fi šeit tāpēc ļaujiet man vienkārši iet uz priekšu
un izlaist šo vienu I guess.
>> Bet viena lieta, kas ir cool gan ir, ka, ja jūs vienkārši
vēlaties pārbaudīt ķekars dažādas datu komandas,
ir ķekars dažādu datu kopu ka jau ielādētas R.
Tātad viena no tām ir saukta varavīksnenes datu kopa.
Šis ir viens no visvairāk labi zināms garāžu mašīnu apmācības.
Jūs parasti vienkārši darīt kaut kādas veida pārbaudes gadījumos, lai redzētu, vai jūsu kods iet.
Tāpēc pieņemsim tikai pārbaudīt, kāda varavīksnene ir.
>> Tātad šī lieta notiek būt datu rāmis.
Un tas ir sava veida ilgi, jo Es tikko izdrukāt varavīksnene.
Tas izdrukāšana visa lieta.
Tātad tas ir visas šīs dažādi nosaukumi.
Tātad varavīksnenes ir kolekcija Dažādu ziedi.
Šajā gadījumā, tas stāsta Jūs sugas tā,
visas šīs dažādās platumi un garumiem kauslapas un ziedlapas.
>> Un tā normāli, ja vēlaties drukāt varavīksneni,
Piemēram, jūs nevēlaties, lai to darīt visu, jo tas var pārņemt
visu jūsu konsole.
Tik viena lieta, kas ir patiešām jauki ir galva funkcija.
Tātad, ja jūs vienkārši darīt galvu varavīksnene, tas dos jums
pirmās piecas rindas, vai seši I guess.
Un tad labi, jums var vienkārši norādīt šeit.
Tātad 20-- tas dos Jūs pirmie 20 rindas.
Un es tiešām biju veida pārsteigts, ka šis
man iedeva seši tāpēc ļaujiet man iet uz priekšu un pārbaudiet iris-- vai galvu, sorry.
Un šeit tas dos Jums dokumentācija
par to vērtība galvu dara.
Tātad, tas atgriež pirmais vai pēdējā no objekta.
Un tad es esmu gatavojas apskatīt nepildīšanu.
Un tad saka noklusējuma metode galva x un n ir vienāds 6L.
Tātad šis atgriež pirmos sešus elementus.
Un, tāpat, ja pamanāt šeit, es nebija norādīt n vienāds 6.
Pēc noklusējuma tā izmanto sešus, I guess.
Un tad, ja es gribu norādīt noteiktu vērtību, tad es var apskatīt, ka labi.
>> Tāpēc, ka ir dažas vienkāršas komandas un šeit ir vēl viens, kas ir just-- labi,
Es can-- tas ir faktiski nedaudz sarežģītāka,
bet tas būs tikai veikt klasi Katras slejas varavīksnenes datu kopas.
Tātad tas parādīs, ko katrs no tiem kolonnas ziņā to veida.
Tātad kauslapas garums ir ciparu, kauslapas platums ir ciparu.
Visi šie lielumi ir tikai cipari tāpēc, ka jūs varat pateikt, no šiem datiem
strukturēt tie ir visi dodas uz vai ciparu.
>> Un Sugas kolonna būs faktors.
Tātad normāli, jūs domājat, ka tas ir kā rakstzīmju virknē.
Bet, ja jūs vienkārši darīt irisSpecies, un tad es esmu gatavojas darīt galvu 5,
un tas notiek, lai drukātu out pirmajos piecos vērtībām.
>> Un tad pamanīt šo līmeni.
Tātad šis ir saying-- šis ir R ceļš no kam kategoriskas mainīgos.
Tātad, nevis tikai kam rakstzīmju virknes,
tas ir līmenis, tādējādi precizējot kura no šīm lietām ir.
>> So teiksim irisSpecies 1.
Tātad, ko jūs vēlaties darīt, šeit ir es esmu subsetting šai sugai slejā.
Tātad tas prasa Sugas kolonna un pēc tam
IT indeksi iegūt pirmo elementu.
Tātad tas būtu jums setosa.
Un tas arī dod jums līmeni šeit.
>> Tātad jūs varat arī salīdzināt to rakstzīmju setosa
un tas nav būs būt TRUE jo viens
ir no cita tipa nekā citi.
Vai es domāju, tas ir taisnība, jo R ir vairāk viedo nekā.
Un tas izskatās pēc tā, un tad saka, varbūt tas ir tas, ko jūs vēlaties.
Tātad, tas notiek, lai teikt raksturu stīgu setosa ir tāds pats kā šis.
Un tad tāpat, varat arī vienkārši paķert šos tāpat kā tā tālāk.
>> Tāpēc, ka ir tikai daži no veida ātri komandas no datu kopas.
Tātad, šeit ir daži dati izpēti.
Tātad tas ir nedaudz vairāk saistīts ar datu analīzi.
Un tas ir ņemts no dažām Bootcamp R uz Berkeley.
>> Tātad bibliotēka ārzemju.
Tāpēc es esmu gatavojas slodze bibliotēka, kas sauc ārzemju.
Tātad tas ir gatavojas sniegt man read.dta tāpēc pieņemu, ka man ir šī datu kopa.
Tas tiek saglabāts pašreizējais darba direktoriju mana konsole.
Tāpēc pieņemsim tikai redzēt, kas darba katalogs ir.
>> Tātad, šeit ir mana darba direktoriju.
Un lasīt DOT datiem, šo lieta, saka šo failu
atrodas datu mape šī pašreizējā darba direktoriju.
Un read.dta tas nav noklusējuma komandu.
Es domāju, es ielādes to jau.
IEI pieņemts Es ielādes to jau.
>> Bet līdz read.dta nav dodas būt noklusējuma komandu.
Un tas ir iemesls, kāpēc jūs esat nāksies ielādēt šajā bibliotēkā package--
šī pakete sauc ārzemju.
Un, ja jums nav paketi, es domāju, ka
Ārvalstu ir viens no iebūvēto ones.
Pretējā gadījumā jūs varat arī do install.packages
un tas būs instalēt paketi.
Un tas dos jums R. Uh, nē.
Un tad es esmu tikai gatavojas pārtraukt tas tāpēc, ka man jau ir.
>> Bet to, kas ir patiešām jauka par R ir tā, ka iepakojuma vadības
Sistēma ir ļoti elegants.
Jo tas būs saglabāt visu tiešām labi jums.
Tātad šajā gadījumā, tas notiek, lai saglabātu tas ir, es uzskatu, ka, šī bibliotēka šeit.
>> Tātad jebkurā laikā jūs vēlaties uzstādīt jaunas paketes,
tas ir tikpat vienkārši, kā darot install.packages
un R izdosies visu iepakojumiem jums.
Tātad jums nav kaut ko darīt Python, kur jums ir ārējais pakete
vadītāji, piemēram, papīra Anaconda kur tu esi
doing-- Instalējot paketes ārpus Python
un tad jūs mēģināt palaist tos pats.
Tātad šis ir patiešām jauks veids.
>> Un install.packages prasa internetu.
Tas aizņem to no servera un krātuvi, ka
apkopo visus paketes sauc CRAN.
Un jūs varat norādīt, kāda veida spogulis Jūs vēlaties, lai lejupielādētu paketes no.
>> Tātad, šeit es izmantoju šo datu kopa.
Es lasu to, izmantojot šo funkciju.
Tāpēc ļaujiet man iet uz priekšu un darīt.
>> So pieņemsim, ka jums ir šī datu kopu
un jums ir absolūti ne jausmas, kas tas ir.
Un tas tiešām nāk uz augšu diezgan bieži šajā nozarē
kur jūs vienkārši ir šie tonnas un tonnas netīrs lietas
un viņi neticami bez etiķetes.
Tātad, šeit man ir šis datu kopa, un es nezinu
kas tas ir, tāpēc es esmu tikai parādot to pārbaudīt.
>> Tāpēc es esmu gatavojas darīt galvu pirmā.
Tāpēc es pārbaudīt pirmo sešu kolonnas, ko šis datu kopa ir.
Tāpēc tas ir stāvoklis, pres04, un pēc tam visi šie citāda veida kolonnām.
Un, kas ir interesanti šeit, es domāju, ir tas, ka jums
varētu pieņemt, ka tas izskatās Tāpat kā daži ievēlēšanas veida.
Un es domāju, tikai no apskatot lietas materiāliem
nosaukt tas ir daži no kolekcijas veida Datu par kandidātu vai vēlētāju
kas balsoja par konkrētiem prezidentiem vai prezidenta kandidāti
2004. vēlēšanās.
>> Tātad, šeit ir vērtības 1, 2 tāpēc viens no veidiem, kā uzglabāt
Priekšsēdētājs kandidāti ir viņu vārdi.
Šajā gadījumā izskatās, ka viņi tikai veselus skaitļus.
Tātad 2004. gadā tas bija Bush pret Kerry es ticu.
Un tagad, pieņemsim, ka jūs vienkārši nezināt vai 1 atbilst Bušu vai 2
atbilst Kerry vai un tā tālāk, un tā tālāk, vai ne?
>> Un tas ir, tikai man, diezgan izplatīta problēma.
Tātad, ko jūs varat darīt šajā gadījumā?
Tātad, pieņemsim pārbaudīt visas šīs citas lietas.
>> valsts, es esmu pieņemot, ka tas nāk no dažādām valstīm.
partyid, ienākumi.
Apskatīsim partyid.
Tātad, varbūt viena lieta, ko jūs varat darīt, ir apskatīt katru no novērojumu
kas ir partyid republikas vai Democrat vai kaut ko.
Tāpēc pieņemsim tikai apskatīt to, kas partyid ir.
>> Tāpēc es esmu gatavojas veikt dat un tad es eju
darīt šo dolāra zīmi operators, kas man bija agrāk
un tas notiek uz apakšgrupā ar šo kolonnu.
Un tad es esmu gatavojas doties to 20, tikai, lai redzētu, kā tas izskatās.
>> Tātad tas ir tikai ķekars aģentūrām.
Tātad citiem vārdiem sakot, jums ir trūkst datu par šiem puišiem.
Bet arī jūs pamanāt dat partyid ir faktors
tāpēc tas dod jums dažādas kategorijas.
Tātad citiem vārdiem sakot, partyid var veikt Demokrāts, republikāņu, Independent,
vai kaut kas cits.
>> So iesim uz priekšu un pieņemsim redzēt, kurš no šiem is-- oh, OK.
Tāpēc es esmu gatavojas apakšgrupā lai partyid un pēc tam
apskatīt kādi ir Demokrāts, piemēram.
Tas ir gatavojas sniegt jums Būla, milzīgs Boolean par TRUEs un FALSEs.
>> Un tagad, teiksim es gribu lai apakšgrupā ar šiem puišiem.
Tātad tas ir gatavojas veikt savu DAT un apakšgrupa, lai atkarībā no novērojumi
ir partyid Vienāds vienāds Democrat.
Un tas ir diezgan ilgi, jo tur ir tik daudz no tiem.
Tāpēc tagad, es esmu gatavojas doties šo 20.
>> Un, kā jūs pamanāt, ir vienāds vienāds Interesanti, ka jūs esat
already-- jūs arī ieskaitot NAS.
Tātad šajā gadījumā, jūs joprojām nevar saņemt jebkuru informāciju, jo tagad jums ir NAS
un jūs vienkārši vēlaties, lai redzētu, kura no novērojums atbilst demokrāts
un nevis tie trūkstošo vērtību sevi.
Tātad, kā jūs atbrīvoties no šīm aģentūrām?
>> Tātad, šeit es esmu tikai izmantojot augšup taustiņu uz manu kursoru un tad saka, pārvietojas.
Un tad šeit es esmu tikai gatavojas teikt is.na datpartyid.
Tik šo un un veiks divas dažādas Būla vektori
un teikt, tas būs TRUE un FALSE, piemēram.
Tātad, tas ir gatavojas darīt šo komponentu gudrs.
Tātad, šeit es saku pārņemšanu datu rāmi, apakšgrupā
tiem, kas atbilst demokrāts, un noņemt kāds no tiem, kas nav NA.
>> Tātad šis will-- vajadzētu jums kaut ko.
Paskatīsimies is.na.
Mēģināsim is.na datpartyid.
Un tas jādod you-- sorry-- tikai Būla vektors.
Un tad, jo tas ir tik garš, Es esmu gatavojas apakšgrupā līdz 20.
OK.
Tātad tam vajadzētu strādāt.
>> Un tas viens būs arī TRUEs.
Ah, tāpēc mana kļūda ir tā, ka I'm-- es lietot C ++ un R pamīšus tāpēc man darīt
Šī kļūda visu laiku.
Un operators ir faktiski vienu, kuru vēlaties.
Jūs nevēlaties, lai izmantotu divas ampersands, tikai vienā.
OK.
>> Tātad, pieņemsim redzēt.
Tātad mēs subsetted līdz partyid kur viņi demokrāts
un viņi nav pazudis vērtības.
Un tagad aplūkosim kādi viņi balsoja par.
Tātad, šķiet, tāpat kā lielākā daļa no viņiem balsoja par 1.
Tāpēc es esmu gatavojas iet uz priekšu un teikt, ka ir Kerry.
>> Un tāpat, varat arī iet uz republikāņu
un, cerams, tas būtu jums 2.
Tas ir tikai ķekars dažādu kolonnām.
Un tiešām, tas ir 2.
Tātad partyid visu Republikāņu, lielākā daļa no tām ir balsot par 2.
>> Tātad, šķiet, piemēram, tikai skatoties uz to,
Republikāņu būs very-- vai partyid
būs ļoti liels faktors
kurā kandidāts viņi gatavojas balsot par.
Un tas ir acīmredzami taisnība kopumā.
Un tas atbilst jūsu intuīcija, protams.
Tātad, šķiet, tāpat kā es esmu pietrūkt laika, lai
ļaujiet man tikai vajadzētu iet uz priekšu un parādīt dažas ātri attēlus.
Tātad, šeit ir kaut kas ir nedaudz sarežģī ar vizualizāciju.
Tātad šajā gadījumā, tas ir ļoti vienkārša analīze vienkārši pārbaudīt to, kas
prezidents '04 ir.
>> Tātad šajā gadījumā, teiksim jums gribēja atbildēt uz šo jautājumu.
Tātad pieņemsim, ka mēs vēlējāmies uzzināt balsošanu uzvedība 2004. prezidenta vēlēšanām
un kā tas ir atkarīgs no rases.
Līdz ar to ne tikai jūs vēlaties skatīt balsošanas uzvedību,
bet jūs vēlaties, lai apakšgrupā katra rases un veida apkopot to.
Un jūs varat tikai pateikt Šajā sarežģītajā notācija
ka šis ir veids, kā iegūt miglaini.
>> Tātad viena no attīstītākajām R paketes, kas ir arī sava veida neseno
sauc dplyr.
Tātad tas ir tas viens tepat.
Un ggg-- ggplot2 ir tikai jauka veids, kā darīt labāk vizualizācijas
nekā iebūvēto vienā.
>> Tāpēc es esmu gatavojas, lai slodze šīs divas bibliotēkas.
Un tad, es iešu priekšu un palaist šo komandu.
Jūs varat uzskatīt to kā melnā kaste.
>> Kas notiek, ir tas, ka šī caurule operators ir iet šo argumentu
uz šeit.
Tāpēc es saku grupu, dat rases un tad prezidents 04.
Un tad, visi šie pārējie komandas ir filtrēšanas un tad apkopojot
kur es esmu dara skaits un tad es esmu uzzīmējot to šeit.
OK cool.
So iesim uz priekšu un redzēt, kā tas izskatās.
>> Tātad, kas notiek šeit ir tā, ka es tikai vilkta katrs no sacīkstēm un tad
kādi viņi balsoja par.
Un šie divi atšķirīgi vērtības atbilst 2 un 1.
Ja jūs vēlaties būt vairāk elegants, jūs varat arī
tikai norādīt, ka 2 ir Kerry-- vai 2 ir Bush, un pēc tam 1 ir Kerry.
Un jūs varat būt arī ka jūsu leģendā.
>> Un jūs varat arī sadalīt šos joslu diagrammas.
Jo viena lieta ir ka, ja pamanāt,
tas nav ļoti viegli noteikt kas no šīm divām vērtībām ir lielāka.
Tātad viena lieta, ko jūs vēlaties, lai darīt, ir izmantot šo zilais laukums
un vienkārši pārvietot to vairāk nekā šeit, lai jums var salīdzināt šīs divas blakus.
Un es domāju, ka ir kaut kas es nav laika to darīt tieši tagad,
bet tas ir arī ļoti viegli darīt.
Jūs varat vienkārši ieskatīties Vīrs lapas ggplot.
Tātad jūs varat vienkārši ggplot patīk kas un lasīt šajā man lapu.
>> Tāpēc ļaujiet man tikai ātri parādīs dažus labas lietas.
Iesim uz priekšu un iet kuri paredzēti, lai tikai piemērošana mašīnu apmācības.
Tātad, pieņemsim, ka mums ir šīs trīs paketes tāpēc es esmu gatavojas ielādēt šos.
Tātad tas tikai izdrukā dažas Informācija pēc tam es ievietots lieta.
Tāpēc es saku šo read.csv, Šī datu kopa, un tagad
Es iešu uz priekšu un izskatās, un redzēt, kas ir iekšā šajā datu kopā.
>> Tātad pirmo 20 novērojumiem.
Tāpēc es vienkārši ir X1, X2, un Y. Tātad tas šķiet kā ķekars šo vērtību
ir sākot no varbūt 20 līdz 80, vai arī tā.
Un tad līdzīgi par X2 un tad tas Y šķiet etiķetes 0 un 1.
>> Lai to pārbaudītu, es varu vienkārši darīt kopsavilkums datu X1.
Un tad līdzīgi aprēķina visi šie citi kolonnas.
Tātad kopsavilkums ir ātrs veids, kā tikai rāda jums ātri vērtības.
Ak, piedodiet.
Tas viens ir Y.
>> Tātad, šajā gadījumā, dod quantiles, mediānas, maxes kā arī.
Šajā gadījumā, dataY, jūs varat redzēt ka tas ir tikai būs 0 un 1.
Arī vidējais saka 0.6, tikai nozīmē, ka tā
Izskatās, ka es ir vairāk 1s nekā 0s.
>> Tāpēc ļaujiet man iet uz priekšu un parādīt jums, kā tas izskatās.
Tāpēc es esmu tikai gatavojas gabals šo.
Paskatīsimies, kā to skaidri šī.
Oh OK.
OK.
>> Tātad, tas ir, kā tas izskatās.
Tātad, šķiet, piemēram, dzeltenās I noteiktajām kā 0, un tad sarkano esmu norādījis kā 1s.
Tātad šeit tas izskatās etiķete punkti un tā
Šķiet, tāpat kā jūs vienkārši gribēja daži kārtot klasterizācijas par to.
>> Un ļaujiet man tikai iet uz priekšu un parādīt Jums dažas no šīm iebūvētās funkcijas.
Tātad, šeit ir lm.
Tātad tas ir tikai mēģina uzstādīt līniju šo.
Tātad, kas ir labākais veids, kā ka es varētu fit līnija piemēram
ka tā būs vislabāk atdalīt šāda veida apvienības.
Un ideāli, jūs varat vienkārši redzēt ka es vienkārši palaist visas šīs komandas
un tad, es eju priekšu un pievienot līniju.
>> Tātad tas šķiet labākais minējums.
Tas ir ņemot labāko, kas samazina kļūda mēģinot fit šo līniju.
Protams, tas izskatās veida labi, bet tas nav labākais.
Un lineāri modeļi, kas Kopumā, gribam būt
tiešām liels, lai teoriju un tikai sava Ēku pamatiem mašīnas
mācīšanās.
Bet praksē, jūs gatavojas vēlaties darīt kaut ko vairāk vispārēju.
>> Tātad jūs varat mēģināt darboties kaut kas ko sauc par neironu tīklu.
Šīs lietas ir arvien biežāk.
Un viņi tikai strādā fantastiski lieliem datu kopām.
Tātad šajā gadījumā, mēs tikai have-- pieņemsim see-- mums nrow.
Tik nrow ir tikai saprotams, rindu skaitu.
Tātad šajā gadījumā, es ir 100 apsvērumus.
>> Tāpēc ļaujiet man iet uz priekšu un veikt neironu tīklu.
Tātad šis ir patiešām jauks jo es varu tikai teikt nNeto
un tad es esmu regresē Y. Tātad Y ir, ka kolonna.
Un tad regresē to pārējie divi mainīgie.
Tātad tas ir īsāks nošu X1 un X2.
>> So iesim uz priekšu un palaist to.
Ak, piedodiet.
Man vajag, lai palaistu šo visa lieta.
Un tas ir tikai drukā notācija cik ātri vai ne ātri tas
izlīdzinājušās.
Tā izskatās tā saplūst.
Tāpēc ļaujiet man iet uz priekšu un drukas , ko tas izskatās.
>> Skatīt šeit ir attēlu un šeit ir kontūra parādot, cik labi tas iederas.
Un tas ir just-- jūs varat redzēt tas, ka tas ir ļoti, ļoti jauki.
Tas pat varētu būt overfitting, bet jūs varat arī
atskaitīties par to ar citu metodes, piemēram, savstarpējās apstiprināšanas.
Un tie ir iebūvēti R. arī
>> Un ļaujiet man tikai parādīt jums atbalstīt vektora mašīna.
Tas ir vēl viens ļoti bieži tehnika, mašīnu apmācības.
Tas ir ļoti līdzīgs lineāro modeļu, bet tā izmanto to, ko sauc kodola metodi.
Un redzēsim, cik labi, ka nav.
Tātad šī ir ļoti līdzīgs tam, kā arī neironu tīklu veic,
bet tas ir daudz vairāk gludāka.
Un tas ir balstīta off no what-- cik SVMs darbu.
>> Tātad tas ir tikai ļoti īss pārskats par dažiem
no iebūvētās funkcijas, jūs varat darīt un arī daži no datu izpēti.
Tāpēc ļaujiet man tikai iet uz priekšu un doties atpakaļ uz slaidiem.
>> Tātad acīmredzot, tas ir nav ļoti pilnīgs.
Un tas patiešām ir tikai teaser parāda jums to, ko jūs tiešām var darīt R.
Tātad, ja jūs tikai gribētu Lai uzzinātu vairāk, šeit
ir ķekars dažādu resursu.
>> Tātad, ja jūs esat sajūsmā par mācību grāmatu, vai jūs esat vienkārši patīk lasīt lietas online,
tad tas ir fantastisks pa Hadley Wickham,
kas arī radīja visus šos patiešām atdzist paketes.
Ja jūs esat sajūsmā par video, tad Berkeley ir awesome Bootcamp
tas ir several-- tas ir sava veida garš.
Un tas būs iemācīt jums gandrīz viss, kas jums gribētu uzzināt par R.
>> Un tāpat, tur ir Codeacademy un visi šie citi veida
Interaktīvo mājas lapas.
Tās ir arī kļūst common-- vairāk un biežāk.
Tātad tas ir ļoti līdzīgs Codeacademy.
Un, visbeidzot, ja jūs vienkārši vēlas kopienas un palīdzēt,
tie ir ķekars lietas, jūs varat doties.
Acīmredzot, mēs joprojām izmantot adresātu sarakstu, vienkārši
tāpat kā gandrīz visi citi programmēšanas valoda kopiena.
Un #rstats, tas ir Mūsu kopiena Twitter.
Tas ir tiešām diezgan bieži.
Un tad lietotāji!
Ir tikai mūsu konference.
>> Un tad, protams, jūs varat izmantot visus šos pārējos Q ​​& A lietas,
tāpat Steka pārpildīšanās, Google, un pēc tam GitHub.
Jo lielākā daļa no šiem iepakojumiem un daudz sabiedrībā
būs centrēta ap attīstot kodu, jo tas ir open source.
Un tas ir tikai patiešām jauki uz GitHub.
Un, visbeidzot, jūs varat sazināties ar mani, ja Jums vienkārši ir kādi ātri jautājumi.
Tātad, jūs varat atrast mani uz čivināt šeit, mana mājas lapa, un tikai mans e-pastu.
Tik cerams, tas bija something-- tikai īsu teaser
Par to, kas R ir patiešām spēj darīt.
Un, cerams, jūs vienkārši apskatiet šos trīs saites
un redzēt, ko jūs varat darīt vairāk.
Un es domāju, ka ir tikai par to.
Paldies.
>> [Aplausi]