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

2
00:00:00,750 --> 00:00:09,800
>> [MUSIC JOC]

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

4
00:00:13,014 --> 00:00:13,680
DUSTIN TRAN: Bună.

5
00:00:13,680 --> 00:00:14,980
Numele meu este Dustin.

6
00:00:14,980 --> 00:00:18,419
Deci, voi prezenta
Analiza datelor în R.

7
00:00:18,419 --> 00:00:19,710
Doar un pic despre mine.

8
00:00:19,710 --> 00:00:24,320
Eu sunt în prezent un student absolvent in
Inginerie și Științe Aplicate.

9
00:00:24,320 --> 00:00:28,330
Studiez o intersecție de
învățare și statistici mașină

10
00:00:28,330 --> 00:00:31,375
astfel Analiza datelor din R este
într-adevăr fundamental la ceea ce

11
00:00:31,375 --> 00:00:33,790
Fac pe o bază de zi cu zi.

12
00:00:33,790 --> 00:00:35,710
>> Și R este ales
bun pentru analiza datelor

13
00:00:35,710 --> 00:00:39,310
pentru că este foarte bine pentru realizarea de prototipuri.

14
00:00:39,310 --> 00:00:43,590
Și, de obicei, când faci un fel
de analiză a datelor, o mulțime de probleme

15
00:00:43,590 --> 00:00:44,920
sunt de gând să cognitive.

16
00:00:44,920 --> 00:00:48,700
Și așa vrei doar să aibă
un limbaj foarte bine că

17
00:00:48,700 --> 00:00:53,770
este doar bun pentru a face
funcții predefinite, spre deosebire

18
00:00:53,770 --> 00:00:57,430
a avea de a face cu lucruri de nivel scăzut.

19
00:00:57,430 --> 00:01:01,040
Deci, la început, Mă duc
de a introduce ceea ce este R, de ce ar fi

20
00:01:01,040 --> 00:01:04,540
doriți să-l folosească, și
apoi trece peste unele în demo,

21
00:01:04,540 --> 00:01:07,060
și du-te de acolo.

22
00:01:07,060 --> 00:01:08,150
>> Deci, ce este R?

23
00:01:08,150 --> 00:01:11,180
R este doar un limbaj dezvoltat
pentru calcul statistic

24
00:01:11,180 --> 00:01:12,450
și vizualizare.

25
00:01:12,450 --> 00:01:16,000
Deci, ce înseamnă acest lucru este că
este un limbaj foarte excelent

26
00:01:16,000 --> 00:01:22,400
pentru orice fel de lucru care se ocupă cu
incertitudine sau de vizualizare a datelor.

27
00:01:22,400 --> 00:01:24,850
Deci, ai toate astea
distribuții de probabilitate.

28
00:01:24,850 --> 00:01:27,140
Nu vor fi
built-in functii.

29
00:01:27,140 --> 00:01:31,650
Veți avea, de asemenea, excelent
complot pachete.

30
00:01:31,650 --> 00:01:34,110
>> Python este un alt concurent
limbaj de date.

31
00:01:34,110 --> 00:01:40,020
Și un lucru pe care mi se pare că R
este mult mai bine la vizualizare este.

32
00:01:40,020 --> 00:01:45,200
Deci, ceea ce veți vedea în demo ca
bine este doar un limbaj foarte intuitiv

33
00:01:45,200 --> 00:01:48,050
care pur și simplu funcționează extrem de bine.

34
00:01:48,050 --> 00:01:53,140
De asemenea, este gratuit și open source, cum
este orice altă limbă bun cred.

35
00:01:53,140 --> 00:01:55,440
>> Și aici, o grămadă de doar
cuvinte cheie aruncat la tine.

36
00:01:55,440 --> 00:02:00,450
E dinamic, ceea ce înseamnă dacă aveți o
anumit tip atribuită unui obiect

37
00:02:00,450 --> 00:02:02,025
decât că va schimba doar pe zbor.

38
00:02:02,025 --> 00:02:05,670
E leneș așa că e deștept despre
cum se face calcule.

39
00:02:05,670 --> 00:02:12,250
Funcțional însemnând poate funcționa într-adevăr
bazat pe funcțiilor așa anything--

40
00:02:12,250 --> 00:02:16,910
orice fel de manipulare ești
face, se va baza pe funcții.

41
00:02:16,910 --> 00:02:20,162
>> Operatorii Deci binare, de exemplu,
sunt funcții doar inerent.

42
00:02:20,162 --> 00:02:21,870
Și tot ceea ce
ai de gând să faci este

43
00:02:21,870 --> 00:02:24,690
O să fi rulat de pe funcții de sine.

44
00:02:24,690 --> 00:02:27,140
Și apoi obiect orientat, de asemenea.

45
00:02:27,140 --> 00:02:30,930
>> Deci, aici este un complot xkcd.

46
00:02:30,930 --> 00:02:34,350
Nu numai pentru că mă simt ca și cum
Xkcd este fundamental pentru orice fel

47
00:02:34,350 --> 00:02:37,770
de prezentare, ci pentru că
Mă simt ca și cum acest lucru într-adevăr

48
00:02:37,770 --> 00:02:42,160
Ciocane la punctul în care o mulțime de
moment în care faci un fel de date

49
00:02:42,160 --> 00:02:46,570
analiză, problema nu este
atât de mult cât de repede se execută,

50
00:02:46,570 --> 00:02:49,850
dar cât de mult se va
luați la programa sarcina.

51
00:02:49,850 --> 00:02:54,112
Deci, aici este doar analizează dacă
strategie a sau b este mai eficient.

52
00:02:54,112 --> 00:02:55,820
Acest lucru va fi
ceva ca esti

53
00:02:55,820 --> 00:02:58,290
O să se ocupe foarte mult de la
un fel de limbaje de nivel scăzut

54
00:02:58,290 --> 00:03:03,440
în cazul în care ai de a face cu defecte SEG,
alocare de memorie, initializations,

55
00:03:03,440 --> 00:03:05,270
chiar făcând funcțiile built-in.

56
00:03:05,270 --> 00:03:09,920
Și chestia asta este tot manipulat
foarte, foarte elegant în R.

57
00:03:09,920 --> 00:03:12,839
>> Deci, doar pentru a ciocan acest
punct, cel mai mare blocaj

58
00:03:12,839 --> 00:03:13,880
va fi cognitive.

59
00:03:13,880 --> 00:03:17,341
Deci, analiza datelor este o problemă foarte greu.

60
00:03:17,341 --> 00:03:19,340
Fie că faci
masina de învățare sau esti

61
00:03:19,340 --> 00:03:22,550
faci doar un fel de
explorare a datelor de bază,

62
00:03:22,550 --> 00:03:25,290
nu vrei să aibă
pentru a lua un document

63
00:03:25,290 --> 00:03:27,440
și apoi compila
ceva de fiecare dată când

64
00:03:27,440 --> 00:03:31,010
doriți să vedeți ce o coloană arată,
ceea ce intrările special într-o matrice

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

66
00:03:32,195 --> 00:03:34,320
Deci, vrei doar să aibă
unele interfețe foarte frumos

67
00:03:34,320 --> 00:03:37,740
puteți rula o funcție simplă
că indicii de orice

68
00:03:37,740 --> 00:03:41,870
doriți și doar rulați de acolo.

69
00:03:41,870 --> 00:03:44,190
Și ai nevoie de domeniu
anumite limbi pentru asta.

70
00:03:44,190 --> 00:03:51,750
Și R va ajuta cu adevarat sa definesc
problemă și de a rezolva o în acest mod.

71
00:03:51,750 --> 00:03:58,690
>> Deci, aici este o programare arată complot
popularitate din R cum a dispărut în timp.

72
00:03:58,690 --> 00:04:04,060
Deci, după cum puteți vedea, cum ar fi 2013 sau
așa că doar cu sufletul la gură în sus enorm.

73
00:04:04,060 --> 00:04:09,570
Și acest lucru a fost doar din cauza asta
tendință imens în industria de tehnologie

74
00:04:09,570 --> 00:04:10,590
Date despre mari.

75
00:04:10,590 --> 00:04:13,010
De asemenea, nu doar tehnologia
industrie, dar de fapt

76
00:04:13,010 --> 00:04:16,490
orice that-- industrie, deoarece
o mulțime de industriile

77
00:04:16,490 --> 00:04:20,589
sunt un fel de fundamentale pentru
încearcă să rezolve aceste probleme.

78
00:04:20,589 --> 00:04:24,590
Și, de obicei, puteți avea ceva bun
modalitate de măsurare a acestor probleme

79
00:04:24,590 --> 00:04:29,720
sau chiar să le definire sau
rezolvarea acestora folosind date.

80
00:04:29,720 --> 00:04:35,430
Deci, cred că chiar acum R este a 11-a
Cele mai populare limbă pe TIOBE

81
00:04:35,430 --> 00:04:38,200
și a fost în creștere de atunci.

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

83
00:04:40,740 --> 00:04:43,080
>> Deci, aici e ceva mai mult
caracteristici ale R. Are

84
00:04:43,080 --> 00:04:46,900
un număr enorm de pachete
pentru toate aceste lucruri diferite.

85
00:04:46,900 --> 00:04:52,470
Deci orice moment aveți un
anumite probleme, cele mai multe

86
00:04:52,470 --> 00:04:55,060
timp R va avea
această funcție pentru tine.

87
00:04:55,060 --> 00:04:58,520
Deci, dacă doriți să
construi un fel de mașină

88
00:04:58,520 --> 00:05:02,770
algoritm de învățare numit
Aleatorie Forest sau Arbori de decizie,

89
00:05:02,770 --> 00:05:07,530
sau chiar încearcă să ia media de
o funcție sau la oricare dintre aceste lucruri,

90
00:05:07,530 --> 00:05:10,000
R va avea asta.

91
00:05:10,000 --> 00:05:14,190
>> Și dacă nu-i pasă de
optimizare, un lucru care este comun

92
00:05:14,190 --> 00:05:17,430
se că după ce ați terminat de prototipuri
un fel de limbaj de nivel înalt,

93
00:05:17,430 --> 00:05:19,810
va arunca că in--
doar veți port care peste

94
00:05:19,810 --> 00:05:21,550
la un limbaj de nivel scăzut.

95
00:05:21,550 --> 00:05:26,090
Ce e bun despre R este că, odată ce ești
făcut prototipuri se, puteți rula C ++,

96
00:05:26,090 --> 00:05:29,510
sau Fortran, sau oricare dintre acestea
cele de nivel inferior direct în R.

97
00:05:29,510 --> 00:05:32,320
Deci, asta e un adevărat
facilitate rece despre R,

98
00:05:32,320 --> 00:05:35,930
dacă îți pasă cu adevărat despre
punctul de optimizare.

99
00:05:35,930 --> 00:05:39,490
>> Și este, de asemenea, foarte bun
pentru vizualizare web.

100
00:05:39,490 --> 00:05:43,530
Deci D3.js, de exemplu, este
Cred că un alt seminar

101
00:05:43,530 --> 00:05:45,130
că am prezentat astăzi.

102
00:05:45,130 --> 00:05:48,510
Și acest lucru este cu adevărat minunat pentru
face vizualizări interactive.

103
00:05:48,510 --> 00:05:54,460
Și D3.js presupune că aveți
un fel de date care urmează să fie reprezentate grafic

104
00:05:54,460 --> 00:05:58,080
și R este o modalitate foarte bună de a fi în stare să facă
analiza datelor înainte să-l exportați

105
00:05:58,080 --> 00:06:04,220
pe la D3.js sau chiar doar rulați
D3.js comenzi în R sine,

106
00:06:04,220 --> 00:06:08,240
precum și toate acestea
alte biblioteci de asemenea.

107
00:06:08,240 --> 00:06:13,041
>> Așa că a fost doar introducerea
ceea ce este R și de ce s-ar putea folosi.

108
00:06:13,041 --> 00:06:14,790
Așa sperăm, am
ai convins ceva

109
00:06:14,790 --> 00:06:18,460
despre doar încercarea de a vedea cum este.

110
00:06:18,460 --> 00:06:23,930
Așa că am de gând să merg mai departe și trece prin
unele fundamentale despre obiecte R

111
00:06:23,930 --> 00:06:26,150
și ce poți să faci cu adevărat.

112
00:06:26,150 --> 00:06:29,690
>> Deci, aici este doar o
grămadă de comenzi de matematica.

113
00:06:29,690 --> 00:06:35,000
Deci, spune you're-- vrei să construiești
limbă-te și tu vrei doar

114
00:06:35,000 --> 00:06:38,080
pentru a avea o grămadă de diferite instrumente.

115
00:06:38,080 --> 00:06:42,520
Orice fel de operație voi că vei
vreau este destul de mult va fi în R.

116
00:06:42,520 --> 00:06:44,150
>> Deci, aici este 2 plus 2.

117
00:06:44,150 --> 00:06:46,090
Aici este de 2 ori pi.

118
00:06:46,090 --> 00:06:51,870
R are o grămadă de constante built-in
pe care le veți folosi frecvent ca pi, e.

119
00:06:51,870 --> 00:06:56,230
>> Și apoi, aici e 7 plus
runif, așa runif de 1.

120
00:06:56,230 --> 00:07:02,450
Aceasta este o funcție care este generează
o uniformă aleator la 0 la 1.

121
00:07:02,450 --> 00:07:04,400
Și apoi există 3 la puterea de 4.

122
00:07:04,400 --> 00:07:06,430
E rădăcini pătrate.

123
00:07:06,430 --> 00:07:07,270
>> Nu e jurnal.

124
00:07:07,270 --> 00:07:14,500
Deci, log va face de bază
exponențială de la sine.

125
00:07:14,500 --> 00:07:18,337
Și apoi, dacă specificați o bază, atunci
poti sa faci ce vrei de bază.

126
00:07:18,337 --> 00:07:19,920
Și apoi aici sunt câteva alte comenzi.

127
00:07:19,920 --> 00:07:22,180
Deci ai 23 mod 2.

128
00:07:22,180 --> 00:07:24,910
Apoi, aveți restul.

129
00:07:24,910 --> 00:07:27,110
Apoi, aveți științific
notația dacă, de asemenea,

130
00:07:27,110 --> 00:07:34,060
vreau să fac doar mai mult și
lucruri mai complicate.

131
00:07:34,060 --> 00:07:37,320
>> Deci, aici este cesiune.

132
00:07:37,320 --> 00:07:40,830
Deci, misiuni tipice în
R se face cu o săgeată

133
00:07:40,830 --> 00:07:43,440
așa că este mai puțin decât și apoi cratima.

134
00:07:43,440 --> 00:07:47,250
Deci, aici eu sunt doar atribuire
3 la Val variabilă.

135
00:07:47,250 --> 00:07:50,160
>> Și apoi am imprimarea val
și apoi imprimă trei.

136
00:07:50,160 --> 00:07:53,920
În mod implicit în R interpret, ea
va imprima lucrurile pentru tine

137
00:07:53,920 --> 00:07:57,280
astfel încât să nu trebuie să specificați imprima un val
orice moment doriți să imprimați ceva.

138
00:07:57,280 --> 00:08:00,200
Puteți face doar val și
atunci va face asta pentru tine.

139
00:08:00,200 --> 00:08:04,380
>> De asemenea, puteți utiliza egali punct de vedere tehnic
ca un operator de atribuire.

140
00:08:04,380 --> 00:08:07,190
Nu sunt ușoare subtilitățile
între folosind săgeata

141
00:08:07,190 --> 00:08:10,730
Operatorul și egal
Operatorul de misiuni.

142
00:08:10,730 --> 00:08:15,470
Cea mai mare parte prin convenție, toată lumea
va folosi doar operatorul de săgeată.

143
00:08:15,470 --> 00:08:21,850
>> Și aici, eu atribuirea acest
notație oblic numit un colon 6.

144
00:08:21,850 --> 00:08:26,010
Aceasta generează un vector la 1 la 6.

145
00:08:26,010 --> 00:08:29,350
Și asta într-adevăr frumos, pentru că atunci
alocați doar vectorul de val

146
00:08:29,350 --> 00:08:34,270
și care funcționează de la sine.

147
00:08:34,270 --> 00:08:37,799
>> Deci, acest lucru este deja merge de la o
single-- o date foarte intuitiv

148
00:08:37,799 --> 00:08:41,070
Structura de doar un dublu de
un anumit tip de tip într-un vector

149
00:08:41,070 --> 00:08:45,670
și care va colecta toate
valorile scalare pentru tine.

150
00:08:45,670 --> 00:08:50,770
Deci, după ce la scalar, voi
au obiecte R și acesta este un vector.

151
00:08:50,770 --> 00:08:55,610
Un vector este nici un fel de
colecție de același tip.

152
00:08:55,610 --> 00:08:58,150
Deci, aici sunt o grămadă de vectori.

153
00:08:58,150 --> 00:08:59,800
>> Deci, aceasta este numeric.

154
00:08:59,800 --> 00:09:02,440
Numeric este modul R de a spune dublu.

155
00:09:02,440 --> 00:09:07,390
Și astfel în mod implicit, orice
Numărul va fi un dublu.

156
00:09:07,390 --> 00:09:13,150
>> Deci, dacă aveți c de 1,1, 3,
negativ 5.7, c este o funcție.

157
00:09:13,150 --> 00:09:16,760
Acest lucru concateneaza toate trei
numere într-un vector.

158
00:09:16,760 --> 00:09:19,619
Și acest lucru va be-- deci, dacă
observați 3 de la sine,

159
00:09:19,619 --> 00:09:21,910
în mod normal, v-ar asuma
că acest lucru este ca un întreg,

160
00:09:21,910 --> 00:09:25,050
ci pentru că toți vectorii
sunt de același tip,

161
00:09:25,050 --> 00:09:28,660
aceasta este un vector de dublu
sau numeric în acest caz.

162
00:09:28,660 --> 00:09:34,920
>> rnorm este o funcție care generează
variables-- normală standard de

163
00:09:34,920 --> 00:09:36,700
sau valori normale standard.

164
00:09:36,700 --> 00:09:38,360
Și eu precizând două dintre ele.

165
00:09:38,360 --> 00:09:43,840
Așa că fac rnorm 2, alocarea că, pentru a
devs, iar apoi am imprimarea devs.

166
00:09:43,840 --> 00:09:47,350
Deci, acestea sunt doar două
Valorile normale aleatoare.

167
00:09:47,350 --> 00:09:50,060
>> Și apoi Ints dacă faci
îți pasă de numere întregi.

168
00:09:50,060 --> 00:09:54,650
Deci, aceasta este doar despre memorie
alocare și salvarea dimensiunea memoriei.

169
00:09:54,650 --> 00:10:01,460
Deci, va trebui să adăugați
numerele de capital L.

170
00:10:01,460 --> 00:10:04,170
>> In general, aceasta este
Notație istoric R lui

171
00:10:04,170 --> 00:10:06,940
pentru ceva numit întreg lung.

172
00:10:06,940 --> 00:10:09,880
Astfel, cele mai multe ori, veți
fie se ocupă cu camere duble.

173
00:10:09,880 --> 00:10:15,180
Și dacă va fi vreodată mai târziu
pe optimiza codul dvs.,

174
00:10:15,180 --> 00:10:18,110
puteți adăuga doar aceste L's
ulterior sau în timpul acesta

175
00:10:18,110 --> 00:10:22,280
daca esti ca precognitivă despre ceea ce
ai de gând să faci aceste variabile.

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

177
00:10:25,340 --> 00:10:26,890
>> Deci, aici este un vector de caractere.

178
00:10:26,890 --> 00:10:31,440
Deci, din nou, eu concatenarea
trei șiruri de data asta.

179
00:10:31,440 --> 00:10:36,230
Observați că siruri de caractere duble și
siruri de caractere unice sunt aceleași în R.

180
00:10:36,230 --> 00:10:41,000
Deci, am arthur și lui Marvin și așa
când am o imprimarea, toate acestea

181
00:10:41,000 --> 00:10:43,210
sunt de gând să arate siruri duble.

182
00:10:43,210 --> 00:10:45,880
Și, dacă doriți să includă
șirul dublu sau single

183
00:10:45,880 --> 00:10:50,070
în personajele tale, atunci puteți
fie alternativ siruri de caractere tale.

184
00:10:50,070 --> 00:10:53,540
>> Deci, Marvin pentru
al doilea element, acesta este

185
00:10:53,540 --> 00:10:56,380
O să vă show--
Trebuie doar siruri de caractere dublu

186
00:10:56,380 --> 00:10:59,050
și apoi un singur șir
deci acest lucru este alternativ.

187
00:10:59,050 --> 00:11:04,040
În caz contrar, dacă doriți să utilizați un dublu
Operatorul șir într-un șir dublu

188
00:11:04,040 --> 00:11:07,090
atunci când se declară, atunci
utilizați doar operatorul de evacuare.

189
00:11:07,090 --> 00:11:10,600
Deci, ce faci dublu șir backslash.

190
00:11:10,600 --> 00:11:13,330
>> Și, în sfârșit, avem, de asemenea
au vectori logice.

191
00:11:13,330 --> 00:11:15,890
Deci, logical-- atât de adevărat
și FALSE, și sunt

192
00:11:15,890 --> 00:11:18,880
Va fi cu majuscule.

193
00:11:18,880 --> 00:11:22,370
Și apoi, din nou, eu concatenarea
ei și apoi le atribuirea de bools.

194
00:11:22,370 --> 00:11:24,590
Deci bools se va arăta
tu TRUE, FALSE, TRUE și.

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

196
00:11:28,280 --> 00:11:31,620
>> Deci, aici este indexare vectorized.

197
00:11:31,620 --> 00:11:34,870
Deci, la început, am
Iau un function--

198
00:11:34,870 --> 00:11:39,230
aceasta se numește o sequence--
secvență între 2 și 12.

199
00:11:39,230 --> 00:11:42,490
Și eu iau o secvență de 2.

200
00:11:42,490 --> 00:11:46,660
Deci va face
2, 4, 6, 8, 10 și 12.

201
00:11:46,660 --> 00:11:50,080
Și apoi, eu sunt indexare
pentru a obține al treilea element.

202
00:11:50,080 --> 00:11:55,770
>> Deci, un singur lucru de a păstra în minte este
că R indexurile pornind de la 1.

203
00:11:55,770 --> 00:12:00,550
Deci, Vals 3 este de gând să dea
tu al treilea element.

204
00:12:00,550 --> 00:12:04,580
Aceasta este un fel de diferit de alte
Limbi în cazul în care începe de la zero.

205
00:12:04,580 --> 00:12:09,780
Deci, în C sau C ++, de exemplu, ești
mergi la a lua al patrulea element.

206
00:12:09,780 --> 00:12:13,280
>> Și aici este vals 3-5.

207
00:12:13,280 --> 00:12:16,030
Deci, un lucru care este
foarte cool este că

208
00:12:16,030 --> 00:12:20,410
poate genera variabile temporare interior
și apoi doar le folosesc pe zbor.

209
00:12:20,410 --> 00:12:21,960
Deci, aici este 3-5.

210
00:12:21,960 --> 00:12:25,070
Așa că generarea unui vector
3, 4, și 5 și apoi

211
00:12:25,070 --> 00:12:29,700
Mă indexarea pentru a obține a treia,
Elemente al patrulea, al cincilea și.

212
00:12:29,700 --> 00:12:32,280
>> Deci în mod similar, puteți
abstract asta doar face

213
00:12:32,280 --> 00:12:35,280
orice fel de vector
care vă oferă indexare.

214
00:12:35,280 --> 00:12:40,050
Deci, aici este vals și apoi
Elemente în primul rând, al treilea, și al șaselea.

215
00:12:40,050 --> 00:12:42,800
Și apoi, dacă vrei
pentru a face o completare,

216
00:12:42,800 --> 00:12:45,210
astfel încât să faci doar minus
după aceea și că va

217
00:12:45,210 --> 00:12:48,600
vă dau tot ce nu-i
în primul rând, al treilea, al șaselea element de ori.

218
00:12:48,600 --> 00:12:51,590
Deci, acest lucru va fi de 4, 8, și 10.

219
00:12:51,590 --> 00:12:54,380
>> Și dacă doriți să obțineți
chiar mai avansate,

220
00:12:54,380 --> 00:12:57,610
puteți înlănțui vectori booleene.

221
00:12:57,610 --> 00:13:05,210
Deci, acest indice este de gând să vă dau
acest vector de lungime Boolean 6.

222
00:13:05,210 --> 00:13:07,280
Deci, rep virgulă TRUE 3.

223
00:13:07,280 --> 00:13:09,680
Acest lucru se va repeta TRUE trei ori.

224
00:13:09,680 --> 00:13:12,900
Deci, acest lucru vă va oferi o
vector TRUE, TRUE, TRUE.

225
00:13:12,900 --> 00:13:17,470
>> Rep FALSE 4-- acest lucru se întâmplă pentru a vă oferi
un vector de FALSE, FALSE, FALSE, FALSE.

226
00:13:17,470 --> 00:13:21,280
Și, apoi c se va înlănțui
aceste două Booleans împreună.

227
00:13:21,280 --> 00:13:24,090
Deci, ai de gând să obțineți trei
TRUEs și apoi patru FALSEs.

228
00:13:24,090 --> 00:13:28,460
>> Așa că, atunci când Vals index, ești
mergi la a lua TRUE, TRUE, adevărat.

229
00:13:28,460 --> 00:13:31,420
Așa că o să spun da,
Vreau cele trei elemente.

230
00:13:31,420 --> 00:13:33,520
Și apoi FALSE, FALSE,
FALSE, FALSE se întâmplă

231
00:13:33,520 --> 00:13:37,140
să spun nu, nu vreau acele elemente
așa că nu o să le restituie.

232
00:13:37,140 --> 00:13:41,490
>> Și cred că e de fapt o greșeală de scriere aici
deoarece acest spune repeta TRUE 3

233
00:13:41,490 --> 00:13:47,990
și se repetă FALSE 4, și punct de vedere tehnic, tu
doar au șase elemente atât de repete FALSE,

234
00:13:47,990 --> 00:13:50,470
ar trebui să fie repetată FALSE 3.

235
00:13:50,470 --> 00:13:55,260
Cred că R este, de asemenea, destul de astfel de inteligent
că dacă tocmai specificați 4 aici, atunci

236
00:13:55,260 --> 00:13:56,630
aceasta nu va mai erorii.

237
00:13:56,630 --> 00:13:58,480
Acesta vă va oferi doar această valoare.

238
00:13:58,480 --> 00:14:00,970
Deci va ignora pur și simplu că al patrulea FALSE.

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

240
00:14:05,310 --> 00:14:09,270
>> Deci, aici este cesiune vectorized.

241
00:14:09,270 --> 00:14:15,480
Deci, set.seed-- acest stabileste doar
semințe de numere pseudoaleatoare.

242
00:14:15,480 --> 00:14:20,110
Așa că setarea sămânța de
42, ceea ce înseamnă că dacă am genera

243
00:14:20,110 --> 00:14:22,950
trei aleatorie
valori, iar apoi, dacă

244
00:14:22,950 --> 00:14:27,400
rula set.seed pe cont propriu
calculator folosind aceeași valoare 42,

245
00:14:27,400 --> 00:14:30,990
atunci veți primi, de asemenea,
aceleași trei normale aleatorii.

246
00:14:30,990 --> 00:14:33,411
>> Deci, acest lucru este foarte bun
pentru reproductibilitate.

247
00:14:33,411 --> 00:14:35,910
De obicei, când faci ceva
tip de analiză științifică,

248
00:14:35,910 --> 00:14:37,230
ce-ar vrea să setați semințele.

249
00:14:37,230 --> 00:14:41,270
În acest fel alti oameni de stiinta pot doar
reproduce același cod exact ai

250
00:14:41,270 --> 00:14:44,790
făcut pentru că vor avea exact
variabile aleatoare aceleași that-- sau aleatoare

251
00:14:44,790 --> 00:14:47,270
Valorile pe care le-ați luat, de asemenea.

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

253
00:14:49,870 --> 00:14:53,910
>> Și astfel atribuirea vectorized
aici dă dovadă de Vals 1 la 2.

254
00:14:53,910 --> 00:14:59,290
Deci, este nevoie de primele două elemente
de Vals și apoi le atribuie la 0.

255
00:14:59,290 --> 00:15:03,940
Și apoi, puteți de asemenea, doar face
lucru similar cu Booleans.

256
00:15:03,940 --> 00:15:09,340
>> Deci, Vals nu este egal cu 0-- această voință
vă dau un FALSE vector, FALSE, TRUE

257
00:15:09,340 --> 00:15:10,350
în acest caz.

258
00:15:10,350 --> 00:15:13,770
Și apoi, o să spună orice
din aceste indici care au fost TRUE,

259
00:15:13,770 --> 00:15:15,270
apoi se va atribui care la 5.

260
00:15:15,270 --> 00:15:18,790
Deci, este nevoie de al treilea element
aici și apoi atribuie 5.

261
00:15:18,790 --> 00:15:22,300
>> Și acest lucru este foarte frumos
comparativ cu limbaje de nivel scăzut

262
00:15:22,300 --> 00:15:25,560
în cazul în care va trebui să utilizați pentru bucle
pentru a face toate aceste lucruri vectorized

263
00:15:25,560 --> 00:15:30,281
pentru că e doar foarte intuitiv
și este un singur-linie.

264
00:15:30,281 --> 00:15:32,030
Și ce e vorba mare
notație vectorized

265
00:15:32,030 --> 00:15:37,020
este că în R, acestea sunt un fel de
built-in, astfel încât acestea sunt aproape la fel de repede

266
00:15:37,020 --> 00:15:42,490
ca face într-un limbaj de nivel scăzut ca
spre deosebire de a face o buclă de la R

267
00:15:42,490 --> 00:15:46,317
și apoi au să facă
indexarea dinamic în sine.

268
00:15:46,317 --> 00:15:48,900
Și care va fi mai lentă decât a face
acest tip de lucru vectorized

269
00:15:48,900 --> 00:15:55,950
în cazul în care se poate face acest lucru în paralel, în cazul în care
o face în filetare practic.

270
00:15:55,950 --> 00:15:58,650
>> Deci, aici este vectorizate operațiuni.

271
00:15:58,650 --> 00:16:04,920
Deci, eu sunt generatoare de o valoare la 1 la 3,
atribuirea că la vec1, 3 la 5, vec2,

272
00:16:04,920 --> 00:16:05,950
adăugându-le împreună.

273
00:16:05,950 --> 00:16:11,490
Le adaugă componente înțelept așa
e 1 plus 3, 2 plus 4, și așa mai departe.

274
00:16:11,490 --> 00:16:13,330
>> vec1 ori vec2.

275
00:16:13,330 --> 00:16:16,110
Aceasta multiplică două
Valori component înțelept.

276
00:16:16,110 --> 00:16:21,830
Deci, este o ori de 3, de 2 ori
4, și apoi de 3 ori 5.

277
00:16:21,830 --> 00:16:28,250
>> Și apoi, în mod similar, puteți face, de asemenea,
comparisons-- comparații logice.

278
00:16:28,250 --> 00:16:33,640
Deci e FALS FALS ADEVARAT în acest
caz pentru că 1 nu este mai mare de 3,

279
00:16:33,640 --> 00:16:35,920
2 nu este mai mare de 4.

280
00:16:35,920 --> 00:16:41,160
Aceasta este, cred, un alt greșeli, 3
este cu siguranță nu mai mare de 5.

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

282
00:16:41,660 --> 00:16:45,770
Și astfel încât să puteți face doar tot
aceste operațiuni simple

283
00:16:45,770 --> 00:16:48,350
deoarece moștenit lor
din clasele înșiși.

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

285
00:16:51,110 --> 00:16:52,580
>> Așa că a fost doar vectorul.

286
00:16:52,580 --> 00:16:56,530
Și asta e un fel de cele mai fundamentale
R obiect deoarece dat un vector,

287
00:16:56,530 --> 00:16:59,170
puteți construi obiecte mai avansate.

288
00:16:59,170 --> 00:17:00,560
>> Deci, aici e un matrice.

289
00:17:00,560 --> 00:17:05,030
Aceasta este, în esență, de captare
de ce o matrice este ea însăși.

290
00:17:05,030 --> 00:17:10,099
Deci, în acest caz, este trei diferit
vectori, în cazul în care fiecare este o coloană,

291
00:17:10,099 --> 00:17:12,710
sau puteți lua în considerare
ca fiecare dintre ele este un rând.

292
00:17:12,710 --> 00:17:18,250
>> Așa că stocarea o matrice de la 1 la
9 și apoi mă specificarea 3 rânduri.

293
00:17:18,250 --> 00:17:23,364
Deci 1-9 vă va oferi un vector de 1,
2, 3, 4, 5, 6, și tot drumul până la 9.

294
00:17:23,364 --> 00:17:29,250
>> Un lucru de a păstra, de asemenea, în minte este că
Magazine R valori în format coloane majore.

295
00:17:29,250 --> 00:17:34,160
Deci, cu alte cuvinte, atunci când vezi 1
9, se va stoca them--

296
00:17:34,160 --> 00:17:36,370
se va fi 1, 2,
3 în prima coloană,

297
00:17:36,370 --> 00:17:38,510
și apoi o va face 4, 5,
6 în a doua coloană,

298
00:17:38,510 --> 00:17:41,440
și apoi 7, 8, 9 în coloana a treia.

299
00:17:41,440 --> 00:17:45,570
>> Și aici sunt alte
funcții comune care le puteți utiliza.

300
00:17:45,570 --> 00:17:49,650
Deci mat dim, acest lucru vă va oferi
dimensiunile matricei.

301
00:17:49,650 --> 00:17:52,620
O să vă întoarceți
un vector de dimensiune.

302
00:17:52,620 --> 00:17:55,580
Deci, în acest caz, deoarece
matricea noastra este 3 cu 3,

303
00:17:55,580 --> 00:18:01,900
se gând să vă dau un
vector numeric e 3 3.

304
00:18:01,900 --> 00:18:05,270
>> Și aici este doar arată
multiplicare matrice.

305
00:18:05,270 --> 00:18:11,970
Deci, de obicei, daca doar faci
asterisk-- astfel mat asterisc mat--

306
00:18:11,970 --> 00:18:15,380
acest lucru se întâmplă pentru a fi
operație pentru componente înțelept

307
00:18:15,380 --> 00:18:17,300
sau ceea ce se numește produsul Hadamard.

308
00:18:17,300 --> 00:18:21,310
Deci va face fiecare
componentă-înțelept elemente.

309
00:18:21,310 --> 00:18:23,610
Cu toate acestea, dacă doriți
multiplication-- matrice

310
00:18:23,610 --> 00:18:29,380
astfel înmulțirea primele ori rând
prima coloană a doua matrice de

311
00:18:29,380 --> 00:18:34,510
și așa on-- v-ar folosi
această operațiune la sută.

312
00:18:34,510 --> 00:18:38,110
>> Și t de mat este doar un
operație pentru transpune.

313
00:18:38,110 --> 00:18:42,590
Așa că spun iau transpusa în
matricea, se multiplica prin matricea

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

315
00:18:43,090 --> 00:18:45,006
Și apoi o să
întoarce la voi un alt 3

316
00:18:45,006 --> 00:18:50,700
de 3 matrice care arată
produsul pe care vrea.

317
00:18:50,700 --> 00:18:53,750
>> Și astfel că a fost matrice.

318
00:18:53,750 --> 00:18:56,020
Aici este ceea ce se numește un cadru de date.

319
00:18:56,020 --> 00:19:00,780
Un cadru de date vă puteți gândi ca
o matrice, dar fiecare coloană sine

320
00:19:00,780 --> 00:19:02,990
va fi de un tip diferit.

321
00:19:02,990 --> 00:19:07,320
>> Deci, ce este foarte misto despre date
rame este că în analiza datelor sine,

322
00:19:07,320 --> 00:19:11,260
ai de gând să aibă toate aceste
date eterogene și toate acestea într-adevăr

323
00:19:11,260 --> 00:19:15,640
lucruri murdar în care fiecare din coloanele
înșiși pot fi de diferite tipuri.

324
00:19:15,640 --> 00:19:21,460
Deci, aici vreau să spun crea o
cadru de date, face int la 1 la 3,

325
00:19:21,460 --> 00:19:24,750
și apoi au, de asemenea, un vector de caractere.

326
00:19:24,750 --> 00:19:28,470
Așa că am putea indexa prin
fiecare dintre aceste coloane

327
00:19:28,470 --> 00:19:30,930
și apoi voi primi valorile în sine.

328
00:19:30,930 --> 00:19:34,370
Și puteți face, de asemenea, un fel
de operațiuni pe cadre de date.

329
00:19:34,370 --> 00:19:38,040
Și cele mai multe ori atunci când sunteți
face analize de date sau un fel

330
00:19:38,040 --> 00:19:42,042
de preprocesare, vei putea
de lucru cu aceste structuri de date

331
00:19:42,042 --> 00:19:44,250
în cazul în care fiecare coloană se întâmplă
a fi de un tip diferit.

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

333
00:19:47,880 --> 00:19:52,970
>> În cele din urmă, astfel încât acestea sunt, în esență, doar
cele patru obiecte esențiale în lista R.

334
00:19:52,970 --> 00:19:55,820
va colecta orice fel
alte obiecte doriți.

335
00:19:55,820 --> 00:20:00,130
Deci va stoca aceasta într-o singură
variabilă pe care le puteți accesa cu ușurință.

336
00:20:00,130 --> 00:20:02,370
>> Deci, aici, eu iau o listă.

337
00:20:02,370 --> 00:20:04,460
Spun lucruri egal 3.

338
00:20:04,460 --> 00:20:08,060
Așa că am de gând să aibă un element în
lista, iar aceasta se numește chestia asta,

339
00:20:08,060 --> 00:20:10,570
și că va avea valoarea 3.

340
00:20:10,570 --> 00:20:13,140
>> Pot crea, de asemenea, o matrice.

341
00:20:13,140 --> 00:20:17,970
Deci, aceasta este de la 1 la 4 și scop rând
este egal cu 2, deci o 2 de 2 matrice.

342
00:20:17,970 --> 00:20:20,270
De asemenea, în listă și se numește mat.

343
00:20:20,270 --> 00:20:24,690
moreStuff, un șir de caractere,
și chiar o altă listă în sine.

344
00:20:24,690 --> 00:20:27,710
>> Deci, aceasta este o listă care este 5 și urs.

345
00:20:27,710 --> 00:20:30,990
Deci are valoarea de 5 și IT
are ursul șir de caractere

346
00:20:30,990 --> 00:20:32,710
și este o listă în interiorul-o listă.

347
00:20:32,710 --> 00:20:35,965
Astfel încât să puteți avea aceste
lucruri recursive unde

348
00:20:35,965 --> 00:20:38,230
aveți another-- o
tastați în tipul.

349
00:20:38,230 --> 00:20:41,420
Deci în mod similar, puteți avea o matrice
într-o altă matrice și așa mai departe.

350
00:20:41,420 --> 00:20:44,264
Și o listă este doar o modalitate buna
de colectare și agregare

351
00:20:44,264 --> 00:20:45,430
toate aceste obiecte diferite.

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

353
00:20:50,210 --> 00:20:57,150
>> Și, în sfârșit, aici este doar ajutor în cazul în care
acest lucru a fost doar trecut peste foarte repede.

354
00:20:57,150 --> 00:21:01,350
Deci, oricând ești confuz
despre un fel de funcție,

355
00:21:01,350 --> 00:21:03,510
puteți face ajutorul acestei funcții.

356
00:21:03,510 --> 00:21:07,120
Deci, poți să faci de ajutor matrice
sau o matrice semn de întrebare.

357
00:21:07,120 --> 00:21:11,430
Și ajutor și semnul de întrebare sunt
doar prescurtare pentru același lucru

358
00:21:11,430 --> 00:21:13,040
astfel încât acestea sunt pseudonime.

359
00:21:13,040 --> 00:21:16,820
>> lm este o funcție care
doar nu un model liniar.

360
00:21:16,820 --> 00:21:20,340
Dar dacă doar ai nici o idee cum că
lucrări, puteți face doar ajutorul LM

361
00:21:20,340 --> 00:21:24,610
și că voi da niște
un fel de documente care

362
00:21:24,610 --> 00:21:27,960
Se pare ca un fel de
Pagina om în Unix, în cazul în care

363
00:21:27,960 --> 00:21:34,210
aveți o scurtă descriere a ceea ce
face, de asemenea, ceea ce argumentele sale sunt,

364
00:21:34,210 --> 00:21:38,850
ce se întoarce, și la doar sfaturi cu privire la modul în care
să-l folosească, și câteva exemple de asemenea.

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

366
00:21:41,680 --> 00:21:52,890
>> Așa că lasă-mă să merg mai departe și spectacol
unele demo de utilizare a R. OK.

367
00:21:52,890 --> 00:21:55,470
Așa că m-am dus peste foarte
rapid doar datele

368
00:21:55,470 --> 00:21:59,440
Structuri și un fel de
op-- unele dintre operațiunile.

369
00:21:59,440 --> 00:22:02,960
Iată unele funcții.

370
00:22:02,960 --> 00:22:06,750
>> Deci, aici Mă duc
pentru a defini o funcție.

371
00:22:06,750 --> 00:22:09,970
Deci, eu sunt, de asemenea, cu ajutorul
Operatorul de atribuire aici,

372
00:22:09,970 --> 00:22:12,610
și apoi vreau să spun
declare ca o funcție.

373
00:22:12,610 --> 00:22:14,140
Și este nevoie de valoarea x.

374
00:22:14,140 --> 00:22:18,210
Deci, aceasta este orice valoare doriti
și am de gând să se întoarcă x sine.

375
00:22:18,210 --> 00:22:20,840
Deci, aceasta este funcția de identitate.

376
00:22:20,840 --> 00:22:23,670
>> Și ce e cool despre acest
în comparație cu alte limbi

377
00:22:23,670 --> 00:22:26,330
și un alt nivel scăzut
Limbi este că x

378
00:22:26,330 --> 00:22:29,350
pot fi de orice tip în sine
și se va întoarce acel tip.

379
00:22:29,350 --> 00:22:35,251
Astfel, puteți imagine-- Să
mă doar să rulați acest repede.

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

381
00:22:35,750 --> 00:22:40,300
>> Deci, un singur lucru trebuie să menționez, de asemenea,
este că acest editor eu sunt, folosind

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

383
00:22:41,380 --> 00:22:44,389
Aceasta este ceea ce se numește un IDE.

384
00:22:44,389 --> 00:22:46,180
Și un lucru care este
foarte frumos despre acest

385
00:22:46,180 --> 00:22:51,500
este că aceasta include o mulțime de
lucruri pe care vrei să faci în R de la sine

386
00:22:51,500 --> 00:22:53,180
doar foarte intuitiv.

387
00:22:53,180 --> 00:22:55,550
>> Deci, aici este o consolă interpret.

388
00:22:55,550 --> 00:23:02,160
Deci în mod similar, puteți obține, de asemenea, acest
consolă brut doar de a face un R. de capital

389
00:23:02,160 --> 00:23:05,630
Și aceasta este exact
același lucru ca și consola.

390
00:23:05,630 --> 00:23:12,210
Deci, eu pot face doar id funcție x, x, x.

391
00:23:12,210 --> 00:23:16,130
Și then-- și apoi că
va fi bine în sine.

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

393
00:23:19,200 --> 00:23:21,740
>> Deci, rstudio este mare
deoarece are consola.

394
00:23:21,740 --> 00:23:25,360
Ea are, de asemenea, documentele
doriți pentru a rula pe.

395
00:23:25,360 --> 00:23:28,629
Și apoi are unele variabile
pe care le puteți vedea în medii.

396
00:23:28,629 --> 00:23:30,420
Și apoi, dacă aveți
pentru a face parcele, atunci

397
00:23:30,420 --> 00:23:33,730
puteti vedea doar aici, spre deosebire de
gestionarea tuturor acestor ferestre diferite

398
00:23:33,730 --> 00:23:35,940
de la sine.

399
00:23:35,940 --> 00:23:40,530
>> De fapt Eu folosesc personal Vim, dar eu
simt ca rstudio este excelent doar

400
00:23:40,530 --> 00:23:44,640
pentru a obține o idee bună
de modul de utilizare a R. De obicei,

401
00:23:44,640 --> 00:23:47,040
când încerci să
învăța unele noi sarcini,

402
00:23:47,040 --> 00:23:49,590
nu vrei să se ocupe
prea multe lucruri deodată.

403
00:23:49,590 --> 00:23:53,120
Deci, R este doar o rstudio very--
este o modalitate foarte buna de a învăța R

404
00:23:53,120 --> 00:23:56,760
fără a fi nevoie de a face cu
toate aceste alte lucruri.

405
00:23:56,760 --> 00:23:58,600
>> Deci, aici eu sunt difuzate id salut.

406
00:23:58,600 --> 00:24:00,090
Acest întoarce salut.

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

408
00:24:01,740 --> 00:24:04,610
Aici este un vector de numere întregi.

409
00:24:04,610 --> 00:24:08,620
Deci în mod similar, pentru că puteți
ia orice fel de valoare,

410
00:24:08,620 --> 00:24:16,060
poti face revenirea id de
x astfel se întoarce 1234 și 5.

411
00:24:16,060 --> 00:24:22,210
>> Și permiteți-mi să vă arăt că
aceasta este într-adevăr un număr întreg.

412
00:24:22,210 --> 00:24:28,800
Și în mod similar, dacă faci clasă
id x, va fi întreg.

413
00:24:28,800 --> 00:24:34,170
Și apoi, puteți, de asemenea
compara cele două și e adevărat.

414
00:24:34,170 --> 00:24:38,350
Așa că a verifica dacă ID-x
este egal Egal cu x și aviz

415
00:24:38,350 --> 00:24:39,760
că vă oferă două TRUEs.

416
00:24:39,760 --> 00:24:44,280
Deci, acest lucru nu se spune sunt
cele două obiecte identice,

417
00:24:44,280 --> 00:24:46,845
dar sunt fiecare dintre intrările
în cadrul vectorii identice.

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

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

420
00:24:52,090 --> 00:24:58,470
Deci, acest lucru este puțin mai complicat
prin aceea că are o condiție dacă și altcineva

421
00:24:58,470 --> 00:25:00,960
și apoi este nevoie de doi
argumente la un moment dat.

422
00:25:00,960 --> 00:25:02,640
Deci x este de orice tip.

423
00:25:02,640 --> 00:25:06,280
Și eu spun acest lucru
al doilea argument este o.

424
00:25:06,280 --> 00:25:08,380
Acest lucru poate fi orice, de asemenea.

425
00:25:08,380 --> 00:25:12,490
Dar în mod implicit, o să ia
5, dacă nu se specifică nimic.

426
00:25:12,490 --> 00:25:16,730
>> Deci, aici am de gând să spun
dacă x este mai mare decât o.

427
00:25:16,730 --> 00:25:19,220
Deci, dacă eu nu specifica o, ea
spune că dacă x este mai mare de 5,

428
00:25:19,220 --> 00:25:20,470
apoi am de gând să se întoarcă TRUE.

429
00:25:20,470 --> 00:25:23,230
altfel, am de gând să se întoarcă FALSE.

430
00:25:23,230 --> 00:25:24,870
Așa că lasă-mă să merg mai departe și de a defini acest lucru.

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

432
00:25:30,600 --> 00:25:34,550
>> Și acum am de gând să
rula bounded.compare 3.

433
00:25:34,550 --> 00:25:39,150
Așa se spune este de 3 mai
than-- este mai mare de 3 5.

434
00:25:39,150 --> 00:25:41,830
Nu, nu e așa de FALSE.

435
00:25:41,830 --> 00:25:46,550
>> Și bounded.compare 3 și am de gând
să-l compare cu ajutorul unui egal cu 2.

436
00:25:46,550 --> 00:25:50,700
Așa că acum spun da, acum am
doresc o să fie altceva.

437
00:25:50,700 --> 00:25:52,750
Așa că am de gând să spun un, ar trebui să fie de 2.

438
00:25:52,750 --> 00:25:56,640
>> Pot face nici acest tip de
notație sau spun un egal cu 2.

439
00:25:56,640 --> 00:25:58,720
Aceasta este o mult mai ușor de citit
în care, atunci când sunteți

440
00:25:58,720 --> 00:26:01,450
uita la aceste într-adevăr
funcții complicate care

441
00:26:01,450 --> 00:26:08,110
ia arguments-- multiple și acest
poate fi zeci oftentimes-- doar că

442
00:26:08,110 --> 00:26:11,140
o este egal cu 2 este mai ușor de citit pentru
vă astfel încât mai târziu, în viitor

443
00:26:11,140 --> 00:26:13,020
veți ști ce faci.

444
00:26:13,020 --> 00:26:17,120
>> Deci, în acest caz, sunt
spune este 3 mai mare de 2.

445
00:26:17,120 --> 00:26:18,270
Da, este.

446
00:26:18,270 --> 00:26:22,350
Și în mod similar, pot elimina doar
acest lucru și spune, este de 3 mai mare de 2

447
00:26:22,350 --> 00:26:23,440
unde o este egal cu 2.

448
00:26:23,440 --> 00:26:26,230
Și asta e de asemenea adevărat.

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

450
00:26:26,730 --> 00:26:29,670
>> Audiența: Esti
executare linie cu linie?

451
00:26:29,670 --> 00:26:30,670
>> DUSTIN TRAN: Da, eu sunt.

452
00:26:30,670 --> 00:26:33,900
Deci, ceea ce fac aici este
luând acest text document--

453
00:26:33,900 --> 00:26:39,825
și ceea ce este grozav la rstudio este că
Eu pot rula doar o short-- o comandă rapidă a tastei.

454
00:26:39,825 --> 00:26:41,820
Așa că fac control-Enter.

455
00:26:41,820 --> 00:26:44,850
>> Și apoi, eu iau
linie în documentul de text

456
00:26:44,850 --> 00:26:46,710
și apoi punerea în consolă.

457
00:26:46,710 --> 00:26:50,800
Deci, aici vreau să spun, bounded.compare
și fac control-X.

458
00:26:50,800 --> 00:26:52,540
Deci, eu pot face doar rula aici.

459
00:26:52,540 --> 00:26:54,920
Și apoi că va lua
linie și apoi pune-l aici.

460
00:26:54,920 --> 00:26:57,900
Și apoi în mod similar, pot alerga aici.

461
00:26:57,900 --> 00:27:04,630
Și atunci se va păstra doar definirea
liniile în consola de genul asta.

462
00:27:04,630 --> 00:27:10,690
>> Și dacă observați, de asemenea, cret
bretele sunt acolo ca și în C sintaxa.

463
00:27:10,690 --> 00:27:13,910
X- dacă în cazul în care condiția este, de asemenea,
va folosi paranteze și apoi

464
00:27:13,910 --> 00:27:15,350
puteți folosi altceva.

465
00:27:15,350 --> 00:27:17,496
Un altul este mai dacă.

466
00:27:17,496 --> 00:27:21,440
Deci, asta va fi x
este egal egal cu un, de exemplu.

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

468
00:27:24,190 --> 00:27:26,350
Și apoi am de gând să
reveni ceva aici.

469
00:27:26,350 --> 00:27:29,490
>> Observați că există două diferite
lucruri aici ce se intampla.

470
00:27:29,490 --> 00:27:34,360
Una dintre ele este faptul că aici am specificând
returna valoarea TRUE.

471
00:27:34,360 --> 00:27:35,950
Aici Spun doar că de x.

472
00:27:35,950 --> 00:27:39,970
Deci, R va fi, de obicei, în mod implicit
ia ultimul arguments--

473
00:27:39,970 --> 00:27:43,510
sau de a lua ultima linie a codului,
și care va fi ceea ce este returnat.

474
00:27:43,510 --> 00:27:46,920
Deci, aici este același
lucru ca face întoarcere de x.

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

476
00:27:49,450 --> 00:27:50,540
>> Și să-ți arăt.

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

478
00:27:54,000 --> 00:27:57,052
Și atunci, se va lucra la fel ca asta.

479
00:27:57,052 --> 00:27:58,260
Așa că lasă-mă să continue cu asta.

480
00:27:58,260 --> 00:28:00,630
>> Deci, mai, dacă.

481
00:28:00,630 --> 00:28:04,060
Și într-adevăr, eu pot întoarce
orice mi-ar plăcea.

482
00:28:04,060 --> 00:28:06,680
Deci, eu nu trebuie nici măcar să
întoarcere Booleans tot timpul,

483
00:28:06,680 --> 00:28:08,410
Mă pot întoarce pur și simplu altceva.

484
00:28:08,410 --> 00:28:10,670
Deci, eu pot face urs întoarcere.

485
00:28:10,670 --> 00:28:12,989
>> Deci, dacă x este egal cu egal a,
se va reveni urs.

486
00:28:12,989 --> 00:28:14,530
În caz contrar, se va reveni TRUE.

487
00:28:14,530 --> 00:28:19,310
Pot face, de asemenea, un vector
sau într-adevăr ceva.

488
00:28:19,310 --> 00:28:22,210
>> Și în mod normal în static
Limbi dactilografiate,

489
00:28:22,210 --> 00:28:23,840
ai avea să specificați un tip de aici.

490
00:28:23,840 --> 00:28:25,750
Și observați că acesta poate fi pur și simplu orice.

491
00:28:25,750 --> 00:28:32,400
Și R este suficient de inteligent ca aceasta
va face doar acest lucru și va funcționa bine.

492
00:28:32,400 --> 00:28:33,620
>> Așa că lasă-mă să definesc asta.

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

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

495
00:28:41,230 --> 00:28:44,336
Ar trebui să fie o acoladă aici.

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

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

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

499
00:28:52,580 --> 00:28:54,530
În regulă.

500
00:28:54,530 --> 00:28:58,250
Deci, acum sa compare 3 și un egal cu 3.

501
00:28:58,250 --> 00:29:01,860
Deci, ar trebui să return--
yeah-- ursul valoare.

502
00:29:01,860 --> 00:29:06,740
>> Deci, acum ceva mai general, este ca și cum
ce despre alte structuri de date.

503
00:29:06,740 --> 00:29:09,110
Deci, aveți această funcție.

504
00:29:09,110 --> 00:29:15,360
Acest lucru se întâmplă pentru a lucra pe orice fel
de valoare cum ar fi 3 sau orice numeric,

505
00:29:15,360 --> 00:29:17,500
cu alte cuvinte, dublu.

506
00:29:17,500 --> 00:29:19,330
>> Dar ceea ce despre ceva ca un vector.

507
00:29:19,330 --> 00:29:27,750
Deci, ce se întâmplă dacă do-- așa că sunt
O să atribui val la, să zicem, 4 și 6.

508
00:29:27,750 --> 00:29:31,640
Deci, dacă mă voi întoarce acest lucru, aceasta
este un vector de la 4, 5, 6.

509
00:29:31,640 --> 00:29:34,935
>> Acum, să vedem ce se întâmplă
dacă fac bounded.compare val.

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

511
00:29:37,680 --> 00:29:42,450
Deci, acest lucru se întâmplă pentru a vă oferi 15 1251.

512
00:29:42,450 --> 00:29:46,440
Deci, cu alte cuvinte, spune
daca te uiti la această condiție

513
00:29:46,440 --> 00:29:50,040
așa se spune x este mai mic
decât o sau ceva.

514
00:29:50,040 --> 00:29:51,880
Deci, aceasta este puțin
confuz, deoarece acum

515
00:29:51,880 --> 00:29:53,379
tu chiar nu știu ce se întâmplă.

516
00:29:53,379 --> 00:29:58,690
Deci, cred un lucru care este într-adevăr
bun despre doar încercarea de a depana

517
00:29:58,690 --> 00:30:04,600
este că puteți face doar val este mai mare
decât o și a vedea ce se întâmplă acolo.

518
00:30:04,600 --> 00:30:09,720
>> Deci, val-- o este implicit 5 astfel
Hai să facem Val mai mare de 5.

519
00:30:09,720 --> 00:30:14,280
Deci, aceasta este o FALSE FALSE vector ADEVARAT.

520
00:30:14,280 --> 00:30:17,206
Deci, acum, când te uiți la
acest, se va spune dacă,

521
00:30:17,206 --> 00:30:20,080
și apoi o să vă dau această
este un vector de false ADEVARAT.

522
00:30:20,080 --> 00:30:23,450
>> Deci, atunci când trece acest lucru în R, R
nu are nici o idee despre ceea ce faci.

523
00:30:23,450 --> 00:30:26,650
Pentru că se așteaptă un singur
valoare, care este un Boolean, iar acum

524
00:30:26,650 --> 00:30:29,420
dai un vector de Booleans.

525
00:30:29,420 --> 00:30:31,970
Deci în mod implicit, R este doar
va spune ce naiba,

526
00:30:31,970 --> 00:30:35,440
Am de gând să se presupună că ești
de gând să ia primul element de aici.

527
00:30:35,440 --> 00:30:38,320
Așa că am de gând să say-- am de gând
să se presupună că acest lucru este fals.

528
00:30:38,320 --> 00:30:40,890
Deci va spune
Nu, acest lucru nu este corect.

529
00:30:40,890 --> 00:30:45,246
>> De asemenea, se va
fi val egal egal o.

530
00:30:45,246 --> 00:30:47,244
Nu, îmi pare rău 5.

531
00:30:47,244 --> 00:30:48,910
Și, de asemenea, va fi fals, de asemenea.

532
00:30:48,910 --> 00:30:52,410
Deci, o să spun nu,
Nu este adevarat la fel de bine așa că este

533
00:30:52,410 --> 00:30:53,680
O să se întoarcă aceasta ultima.

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

535
00:30:56,420 --> 00:31:01,360
>> Deci, aceasta este fie un lucru bun sau unul rău
lucru, în funcție de modul în care îl vezi.

536
00:31:01,360 --> 00:31:05,104
Pentru că atunci când ești
crearea acestor funcții,

537
00:31:05,104 --> 00:31:06,770
nu știi de fapt ce se întâmplă.

538
00:31:06,770 --> 00:31:10,210
Deci, uneori ai vrea o eroare,
sau poate vrei doar un avertisment.

539
00:31:10,210 --> 00:31:12,160
În acest caz, R nu face asta.

540
00:31:12,160 --> 00:31:14,300
Deci, este într-adevăr până la
ai bazat pe ce

541
00:31:14,300 --> 00:31:17,310
crezi limba
ar trebui să facă în acest caz

542
00:31:17,310 --> 00:31:22,920
dacă treci într-un vector de Booleans
când faci o condiție dacă.

543
00:31:22,920 --> 00:31:31,733
>> Deci, să spunem că ai avut originalul
una cu altcineva dacă întoarce TRUE și ești

544
00:31:31,733 --> 00:31:34,190
O să se întoarcă FALSE.

545
00:31:34,190 --> 00:31:39,300
Deci, un fel de abstractizare
acest lucru este să spun că am

546
00:31:39,300 --> 00:31:41,530
chiar nu au nevoie de acest lucru condiționată.

547
00:31:41,530 --> 00:31:47,220
Un alt lucru pe care îl pot face este doar
revenind valorile în sine.

548
00:31:47,220 --> 00:31:53,240
Deci, dacă observați, dacă
face val este mai mare de 5,

549
00:31:53,240 --> 00:31:56,350
acest lucru se întâmplă pentru a reveni un
vector false ADEVARAT.

550
00:31:56,350 --> 00:31:58,850
>> Poate că aceasta este ceea ce
doresc pentru bounded.compare.

551
00:31:58,850 --> 00:32:02,940
Vrei să se întoarcă un vector de Booleans
unde se compară fiecare din valorile

552
00:32:02,940 --> 00:32:04,190
pentru ei.

553
00:32:04,190 --> 00:32:11,165
Deci, poți să faci doar bounded.compare
Funcția x, un egal cu 5.

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

555
00:32:13,322 --> 00:32:15,363
Și atunci în loc de a face
această condiție dacă altceva,

556
00:32:15,363 --> 00:32:21,430
Mă duc să se întoarcă
x este mai mare de 5.

557
00:32:21,430 --> 00:32:23,620
Deci, dacă e adevărat, atunci
se va reveni TRUE.

558
00:32:23,620 --> 00:32:26,830
Și apoi, dacă nu e, e
O să se întoarcă FALSE.

559
00:32:26,830 --> 00:32:30,880
>> Și acest lucru va lucra pentru
oricare dintre aceste structuri.

560
00:32:30,880 --> 00:32:41,450
Deci, eu pot bounded.compare c 1 6 sau 9
și apoi voi spune un egal 6,

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

562
00:32:42,799 --> 00:32:44,840
Și apoi o să
vă dau Boolean dreapta

563
00:32:44,840 --> 00:32:48,240
vector care sunteți proiectarea.

564
00:32:48,240 --> 00:32:50,660
>> Deci, acestea sunt doar funcții
iar acum permiteți-mi să

565
00:32:50,660 --> 00:32:54,980
vă arăt câteva imagini interactive.

566
00:32:54,980 --> 00:32:59,700
Nu cred că de fapt am
Wi-Fi aici asa ca lasa-ma doar merge mai departe

567
00:32:59,700 --> 00:33:01,970
și săriți peste asta cred.

568
00:33:01,970 --> 00:33:05,260
>> Dar un lucru e misto
deși este că, dacă doar

569
00:33:05,260 --> 00:33:09,600
doresc să testeze o grămadă de
comenzi date diferite,

570
00:33:09,600 --> 00:33:13,320
există o grămadă de diferite seturi de date
care sunt deja preîncărcate în R.

571
00:33:13,320 --> 00:33:15,770
Deci una dintre ele este
denumit setul de date iris.

572
00:33:15,770 --> 00:33:18,910
Aceasta este una dintre cele mai bine cunoscute
cele din masina de învățare.

573
00:33:18,910 --> 00:33:23,350
De obicei Vei face doar un fel de
cazuri de testare pentru a vedea dacă codul se execută.

574
00:33:23,350 --> 00:33:27,520
Așa că hai să verifice ceea ce iris este.

575
00:33:27,520 --> 00:33:33,130
>> Deci, acest lucru se întâmplă
a fi un cadru de date.

576
00:33:33,130 --> 00:33:36,000
Și e un fel de mult timp, deoarece
Tocmai am imprimat iris.

577
00:33:36,000 --> 00:33:38,810
Este imprimarea întregul lucru.

578
00:33:38,810 --> 00:33:42,830
Deci este dotat cu toate aceste nume diferite.

579
00:33:42,830 --> 00:33:45,505
Deci, iris este o colecție
de diferite flori.

580
00:33:45,505 --> 00:33:48,830
În acest caz, se spune
tu speciile de ea,

581
00:33:48,830 --> 00:33:54,760
toate aceste latimi diferite și
lungimi de foaie și petale.

582
00:33:54,760 --> 00:33:58,880
>> Și astfel, în mod normal, în cazul în care
doriți să imprimați iris,

583
00:33:58,880 --> 00:34:03,680
de exemplu, nu vrei să-l aibă
face toate acestea pentru că poate prelua

584
00:34:03,680 --> 00:34:05,190
întreaga consolă.

585
00:34:05,190 --> 00:34:09,280
Deci, un lucru care este într-adevăr
frumos este funcția cap.

586
00:34:09,280 --> 00:34:12,929
Deci, dacă faci doar cap
iris, acest lucru vă va oferi

587
00:34:12,929 --> 00:34:17,389
primele cinci rânduri, sau șase cred.

588
00:34:17,389 --> 00:34:19,909
Și apoi de bine,
puteti specifica doar aici.

589
00:34:19,909 --> 00:34:22,914
Deci, 20-- acest lucru va da
tu primele 20 de rânduri.

590
00:34:22,914 --> 00:34:24,830
Și de fapt am fost un fel
de surprins de faptul că această

591
00:34:24,830 --> 00:34:28,770
mi-a dat șase Să-mi merge mai departe
și verificați iris-- sau cap, îmi pare rău.

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

593
00:34:31,699 --> 00:34:34,960
Și aici se va da
tu documentația

594
00:34:34,960 --> 00:34:37,960
din ceea ce face capul valoare.

595
00:34:37,960 --> 00:34:40,839
Deci, se întoarce primul
sau ultima a unui obiect.

596
00:34:40,839 --> 00:34:42,630
Și apoi am de gând să
uita-te la valorile implicite.

597
00:34:42,630 --> 00:34:47,340
Și apoi se spune implicit
Metoda de cap x și n este egal cu 6L.

598
00:34:47,340 --> 00:34:50,620
Deci, acest returnează primele șase elemente.

599
00:34:50,620 --> 00:34:55,050
Și în mod similar dacă observați aici, m-am
nu trebuie să specificați n = 6.

600
00:34:55,050 --> 00:34:56,840
În mod implicit se folosește șase, cred.

601
00:34:56,840 --> 00:35:00,130
Și apoi, dacă vreau să specificați un anumit
valoare, atunci pot vedea la fel de bine.

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

603
00:35:02,970 --> 00:35:10,592
>> Așa că este unele comenzi simple și
aici este un alt unul care este doar-- bine,

604
00:35:10,592 --> 00:35:12,550
Am can-- aceasta este de fapt
un pic mai complex,

605
00:35:12,550 --> 00:35:17,130
dar acest lucru va dura doar clasa
de fiecare coloană a setului de date iris.

606
00:35:17,130 --> 00:35:20,910
Deci, aceasta vă va arăta ceea ce fiecare dintre acestea
coloanele sunt în termeni de tipuri lor.

607
00:35:20,910 --> 00:35:23,665
Deci, lungime sepală este numeric,
Lățimea sepală este numeric.

608
00:35:23,665 --> 00:35:26,540
Toate aceste valori sunt doar numeric
pentru că vă pot spune de la aceste date

609
00:35:26,540 --> 00:35:29,440
structura acestea sunt
toți o să numerică.

610
00:35:29,440 --> 00:35:34,310
>> Și coloana Specii
va fi un factor.

611
00:35:34,310 --> 00:35:37,270
Deci, în mod normal, ai crede că
acest lucru este ca un șir de caractere.

612
00:35:37,270 --> 00:35:48,830
Dar daca doar faci irisSpecies,
și apoi am de gând să fac cap 5,

613
00:35:48,830 --> 00:35:51,820
iar acest lucru se întâmplă pentru a imprima
în primele cinci valori.

614
00:35:51,820 --> 00:35:54,150
>> Și apoi observa acest lucru niveluri.

615
00:35:54,150 --> 00:35:58,870
Deci, acest lucru este saying-- acesta este modul lui R
de a avea variabile categorice.

616
00:35:58,870 --> 00:36:03,765
Deci, în loc de doar
având în șiruri de caractere,

617
00:36:03,765 --> 00:36:06,740
ea are un nivel care să specifice
care dintre aceste lucruri sunt.

618
00:36:06,740 --> 00:36:12,450
>> Deci, haideți să spunem irisSpecies 1.

619
00:36:12,450 --> 00:36:17,690
Deci, ce vrei să faci aici este că sunt
Subsetting la această coloană Specii.

620
00:36:17,690 --> 00:36:21,480
Deci, aceasta ia
Coloană Specii și apoi

621
00:36:21,480 --> 00:36:23,820
indici l pentru a obține primul element.

622
00:36:23,820 --> 00:36:27,140
Deci, acest lucru ar trebui să vă dea setosa.

623
00:36:27,140 --> 00:36:28,710
Și, de asemenea, vă oferă niveluri aici.

624
00:36:28,710 --> 00:36:32,812
>> Astfel, puteți de asemenea compara
acest lucru setosa caracter

625
00:36:32,812 --> 00:36:34,645
iar acest lucru nu se întâmplă
să fie adevărat, deoarece una

626
00:36:34,645 --> 00:36:37,940
este de un tip diferit de celălalt.

627
00:36:37,940 --> 00:36:40,590
Sau Cred că este adevărat că R
este mai inteligent decât asta.

628
00:36:40,590 --> 00:36:45,420
Și se uită la acest lucru și apoi
spune, poate că aceasta este ceea ce vrei.

629
00:36:45,420 --> 00:36:51,860
Deci va spun caracterul
string setosa este la fel ca aceasta.

630
00:36:51,860 --> 00:37:01,290
Și apoi în mod similar, puteți
De asemenea, la fel ca și apuca aceste așa mai departe.

631
00:37:01,290 --> 00:37:05,580
>> Deci, care este doar un fel de
comenzi rapide ale setului de date.

632
00:37:05,580 --> 00:37:08,030
Deci, aici e ceva de explorare a datelor.

633
00:37:08,030 --> 00:37:11,360
Deci, aceasta este un pic mai mult
implicat cu analiza datelor.

634
00:37:11,360 --> 00:37:18,340
Și asta este luat de la unele
bootcamp la R la Berkeley.

635
00:37:18,340 --> 00:37:20,790
>> Deci, bibliotecă străin.

636
00:37:20,790 --> 00:37:24,880
Așa că am de gând să se încarce într-un
bibliotecă care se numește străin.

637
00:37:24,880 --> 00:37:32,460
Deci, acest lucru se întâmplă să-mi dea read.dta
astfel presupunem că am acest set de date.

638
00:37:32,460 --> 00:37:39,000
Acest lucru este stocat în curentul
director de consolă meu de lucru.

639
00:37:39,000 --> 00:37:42,190
Așa că hai să vedem ce
directorul de lucru este.

640
00:37:42,190 --> 00:37:44,620
>> Deci, aici e directorul meu de lucru.

641
00:37:44,620 --> 00:37:50,040
Și citi date dot, acest
lucru, spune acest fișier

642
00:37:50,040 --> 00:37:54,650
se află în dosarul de date de
acest director de lucru curent.

643
00:37:54,650 --> 00:38:00,520
Și acest lucru nu este read.dta
o comandă implicit.

644
00:38:00,520 --> 00:38:02,760
Cred că o încărcat în deja.

645
00:38:02,760 --> 00:38:04,750
IEI asumat Am încărcat acest lucru în deja.

646
00:38:04,750 --> 00:38:08,115
>> Dar așa read.dta nu se întâmplă
a fi o comandă implicit.

647
00:38:08,115 --> 00:38:11,550
Și de aceea vei avea
pentru a încărca în această bibliotecă package--

648
00:38:11,550 --> 00:38:14,500
acest pachet numit străin.

649
00:38:14,500 --> 00:38:16,690
Și dacă nu aveți
pachetul, cred

650
00:38:16,690 --> 00:38:19,180
străin este unul dintre cele încorporate.

651
00:38:19,180 --> 00:38:31,150
În caz contrar, puteți, de asemenea
face install.packages

652
00:38:31,150 --> 00:38:33,180
iar acest lucru va instala pachetul.

653
00:38:33,180 --> 00:38:36,878
Și acest lucru vă va oferi R. Uh, nu.

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

655
00:38:39,830 --> 00:38:43,140
Și apoi Mă duc să se oprească
asta pentru că am o au deja.

656
00:38:43,140 --> 00:38:46,920
>> Dar ceea ce este foarte frumos despre R
este faptul că gestionarea pachetului

657
00:38:46,920 --> 00:38:48,510
Sistemul este foarte elegant.

658
00:38:48,510 --> 00:38:52,470
Pentru că va stoca tot
într-adevăr frumos pentru tine.

659
00:38:52,470 --> 00:38:59,780
Deci, în acest caz, se va stoca
l în, cred, această bibliotecă aici.

660
00:38:59,780 --> 00:39:02,390
>> Deci, oricând doriți să
instala pachete noi,

661
00:39:02,390 --> 00:39:04,980
e la fel de simplu ca și
face install.packages

662
00:39:04,980 --> 00:39:07,500
și R va gestiona toate
pachetele pentru tine.

663
00:39:07,500 --> 00:39:12,900
Deci, nu trebuie să faci ceva în
Python, în cazul în care aveți pachet extern

664
00:39:12,900 --> 00:39:15,330
manageri, cum ar fi hârtie
Anaconda în cazul în care ești

665
00:39:15,330 --> 00:39:18,310
doing-- instalați
Pachete afara de Python

666
00:39:18,310 --> 00:39:20,940
și apoi încercați să le executați tine.

667
00:39:20,940 --> 00:39:22,210
Deci, acesta este într-adevăr un fel frumos.

668
00:39:22,210 --> 00:39:25,590
>> Și install.packages necesită internet.

669
00:39:25,590 --> 00:39:31,950
Este o ia de la un server
și magazia că

670
00:39:31,950 --> 00:39:33,960
colectează toate
Pachete este numit CRAN.

671
00:39:33,960 --> 00:39:40,690
Și puteți specifica ce fel de oglindă
doriți să descărcați pachetele de.

672
00:39:40,690 --> 00:39:43,420
>> Deci, aici eu sunt de a lua acest set de date.

673
00:39:43,420 --> 00:39:46,240
Am citit în utilizarea acestei funcții.

674
00:39:46,240 --> 00:39:49,360
Așa că lasă-mă să merg mai departe și face asta.

675
00:39:49,360 --> 00:39:52,900
>> Deci, să presupunem că
aveți această CCD

676
00:39:52,900 --> 00:39:55,550
și aveți absolut
nici o idee ce este.

677
00:39:55,550 --> 00:39:58,560
Și acest fapt vine în sus
destul de des în industria

678
00:39:58,560 --> 00:40:00,910
în cazul în care doar aveți aceste
tone și tone de lucruri murdar

679
00:40:00,910 --> 00:40:02,890
și sunt incredibil de nemarcat.

680
00:40:02,890 --> 00:40:06,380
Deci, aici am această
CCD și nu știu

681
00:40:06,380 --> 00:40:08,400
ceea ce este atât de Sunt doar
arătând pentru a verifica.

682
00:40:08,400 --> 00:40:10,620
>> Așa că am de gând să fac cu capul înainte.

683
00:40:10,620 --> 00:40:14,190
Așa că am verifica primele șase
coloane de ceea ce acest set de date este.

684
00:40:14,190 --> 00:40:21,730
Deci, aceasta este stat, pres04, iar apoi
toate acestea fel diferit de coloane.

685
00:40:21,730 --> 00:40:25,612
Și ceea ce este interesant
aici, cred, este că

686
00:40:25,612 --> 00:40:27,945
ar presupune că acest lucru arata
ca un fel de alegeri.

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

688
00:40:30,482 --> 00:40:32,190
Și cred că tocmai de la
uita la dosar

689
00:40:32,190 --> 00:40:41,070
nume este un fel de colectare
de date despre candidați sau alegători

690
00:40:41,070 --> 00:40:44,920
care au votat pentru președinți specifice
sau candidații președinte

691
00:40:44,920 --> 00:40:46,550
pentru alegerile din 2004.

692
00:40:46,550 --> 00:40:52,920
>> Deci, aici este valorile 1, 2
astfel o modalitate de a stoca

693
00:40:52,920 --> 00:40:56,540
candidații președinte
sunt numele lor.

694
00:40:56,540 --> 00:40:59,780
În acest caz, se pare ca
ei sunt valori pur și simplu întregi.

695
00:40:59,780 --> 00:41:04,030
Deci 2004, a fost Bush
versus Kerry cred.

696
00:41:04,030 --> 00:41:09,010
Și acum, să spunem că pur și simplu nu știu
dacă 1 corespunde Bush sau 2

697
00:41:09,010 --> 00:41:11,703
corespunde Kerry sau și
așa mai departe și așa mai departe, nu?

698
00:41:11,703 --> 00:41:15,860
>> Și acest lucru este, doar pentru mine,
o problemă destul de comună.

699
00:41:15,860 --> 00:41:18,230
Deci, ce puteți face în acest caz?

700
00:41:18,230 --> 00:41:20,000
Așa că haideți să afișeze toate aceste lucruri.

701
00:41:20,000 --> 00:41:22,790
>> de stat, eu sunt presupunând că acest lucru
provine din diferite state.

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

703
00:41:25,100 --> 00:41:27,710
Să ne uităm la partyid.

704
00:41:27,710 --> 00:41:32,800
Poate un singur lucru il poti face este
uita-te la fiecare dintre observațiile

705
00:41:32,800 --> 00:41:36,250
care au o partyid de republican
sau democrat sau ceva.

706
00:41:36,250 --> 00:41:38,170
Așa că hai să uităm la ceea ce este partyid.

707
00:41:38,170 --> 00:41:41,946
>> Așa că am de gând să ia
dat și apoi mă duc

708
00:41:41,946 --> 00:41:47,960
pentru a face acest semn dolar
Operatorul care am făcut-o anterior

709
00:41:47,960 --> 00:41:50,770
iar acest lucru se întâmplă la
subset de acea coloană.

710
00:41:50,770 --> 00:41:57,760
Și apoi voi la cap acest lucru în
20, doar pentru a vedea cum arata.

711
00:41:57,760 --> 00:42:00,170
>> Deci, aceasta este doar o adunatura de AN.

712
00:42:00,170 --> 00:42:02,800
Deci, cu alte cuvinte, aveți
datele care lipsesc cu privire la tipii ăștia.

713
00:42:02,800 --> 00:42:08,100
Dar tu, de asemenea, observați acest
dat partyid este un factor

714
00:42:08,100 --> 00:42:10,030
astfel încât acest lucru vă oferă diferite categorii.

715
00:42:10,030 --> 00:42:14,170
Deci, cu alte cuvinte, partyid poate lua
Democrat, republican, independent,

716
00:42:14,170 --> 00:42:16,640
sau altceva.

717
00:42:16,640 --> 00:42:23,940
>> Deci, haideți să mergem mai departe și să
a se vedea care dintre acestea este-- oh, OK.

718
00:42:23,940 --> 00:42:28,480
Așa că am de gând să subset
la partyid și apoi

719
00:42:28,480 --> 00:42:32,780
uita-te la cele care sunt
Democrat, de exemplu.

720
00:42:32,780 --> 00:42:37,150
Acest lucru se întâmplă pentru a vă oferi un Boolean,
un Boolean mare de TRUEs și FALSEs.

721
00:42:37,150 --> 00:42:41,630
>> Și acum, să zicem vreau
a subset la tipii ăștia.

722
00:42:41,630 --> 00:42:47,260
Deci, acest lucru se va lua dat-mi și
subset de oricare observații

723
00:42:47,260 --> 00:42:48,910
au egal partyid egal democrat.

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

725
00:42:52,830 --> 00:42:55,180
Și acest lucru este destul de mult, deoarece
există atât de mulți dintre ei.

726
00:42:55,180 --> 00:42:59,060
Așa că acum, am de gând să se îndrepte acest lucru în 20.

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

728
00:43:05,690 --> 00:43:11,270
>> Și, după cum observați, este egal cu egal
este interesant în care sunteți

729
00:43:11,270 --> 00:43:13,250
already-- bază de asemenea, inclusiv AN.

730
00:43:13,250 --> 00:43:19,010
Deci, în acest caz, tot nu se poate obține
orice informație pentru că acum ai AN

731
00:43:19,010 --> 00:43:22,650
si doriti doar pentru a vedea care dintre
observație corespund Democrat

732
00:43:22,650 --> 00:43:24,670
și nu acestea lipsesc se valori.

733
00:43:24,670 --> 00:43:27,680
Deci, cum te-ai scăpa de aceste AN?

734
00:43:27,680 --> 00:43:36,410
>> Deci, aici eu sunt doar folosind tasta pe meu
cursor și apoi spune deplasează în jurul.

735
00:43:36,410 --> 00:43:39,778
Și apoi aici Mă duc
să spun is.na datpartyid.

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

737
00:43:48,970 --> 00:43:52,720
Deci acest lucru și și va lua
doi vectori Boolean diferite

738
00:43:52,720 --> 00:43:57,160
și spun că va fi
Adevărat și fals, de exemplu.

739
00:43:57,160 --> 00:43:59,190
Deci va face această componentă-înțelept.

740
00:43:59,190 --> 00:44:02,910
Deci, aici vreau să spun decolare
cadrului de date, subset

741
00:44:02,910 --> 00:44:10,170
pentru cei care corespund Democrat,
și scoateți oricare dintre ele care nu sunt NA.

742
00:44:10,170 --> 00:44:13,540
>> Deci, acest will-- ar trebui
îți dau ceva.

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

744
00:44:16,540 --> 00:44:17,600
Să vedem is.na.

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

746
00:44:24,670 --> 00:44:27,690
Să încercăm datpartyid is.na.

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

748
00:44:36,290 --> 00:44:45,290
Și acest lucru ar trebui să acorde Tu--
sorry-- doar un vector boolean.

749
00:44:45,290 --> 00:44:49,260
Și apoi, pentru că este atât de mult,
Am de gând să subset la 20.

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

751
00:44:49,760 --> 00:44:51,570
Deci, aceasta ar trebui să funcționeze.

752
00:44:51,570 --> 00:44:54,700
>> Și acesta va fi, de asemenea, TRUEs.

753
00:44:54,700 --> 00:45:01,830
Ah, deci eroarea mea este că eu I'm--
folosi C ++ și C alternativ, așa că am face

754
00:45:01,830 --> 00:45:03,590
această greșeală tot timpul.

755
00:45:03,590 --> 00:45:05,807
Și operatorul
de fapt cel dorit.

756
00:45:05,807 --> 00:45:08,140
Nu vrei să folosească două
ampersand, doar unul singur.

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

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

759
00:45:17,010 --> 00:45:18,140
>> Să vedem.

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

761
00:45:20,930 --> 00:45:23,920
Așa că am subsetted la
partyid unde sunt democrat

762
00:45:23,920 --> 00:45:25,300
și ei nu lipsesc valorile.

763
00:45:25,300 --> 00:45:27,690
Și acum să ne uităm la
care dintre ei au votat pentru.

764
00:45:27,690 --> 00:45:31,530
Deci, se pare ca cel mai mult
dintre ei au votat pentru 1.

765
00:45:31,530 --> 00:45:36,090
Așa că am de gând să merg mai departe
și spun că este Kerry.

766
00:45:36,090 --> 00:45:39,507
>> Și în mod similar, puteți
De asemenea, du-te la republican

767
00:45:39,507 --> 00:45:41,090
și sperăm, acest lucru ar trebui să vă dea 2.

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

769
00:45:49,730 --> 00:45:51,770
E doar o grămadă de diferite coloane.

770
00:45:51,770 --> 00:45:53,070
Și într-adevăr, e 2.

771
00:45:53,070 --> 00:45:55,750
Deci, partyid toate republican,
cele mai multe dintre ele sunt cu drept de vot pentru 2 persoane.

772
00:45:55,750 --> 00:45:58,390
>> Deci, se pare ca, doar
uitandu-se la acest lucru,

773
00:45:58,390 --> 00:46:00,600
Republican va fi
un very-- sau partyid

774
00:46:00,600 --> 00:46:02,790
va fi un foarte
factor important în determinarea

775
00:46:02,790 --> 00:46:05,420
care candidatul sunt
vom vota pentru.

776
00:46:05,420 --> 00:46:07,120
Și acest lucru este evident adevărat, în general.

777
00:46:07,120 --> 00:46:10,139
Iar acest Meciuri dumneavoastră
intuiție, desigur.

778
00:46:10,139 --> 00:46:11,930
Deci, se pare ca eu sunt
în criză de timp, astfel încât

779
00:46:11,930 --> 00:46:17,040
permiteți-mi să ar trebui să meargă mai departe
și arată unele imagini rapide.

780
00:46:17,040 --> 00:46:21,120
Deci, aici e ceva care este ușor
mai complicat cu vizualizare.

781
00:46:21,120 --> 00:46:26,450
Deci, în acest caz, aceasta este o foarte
simplă analiză de doar verificare ce

782
00:46:26,450 --> 00:46:28,500
președintele '04 este.

783
00:46:28,500 --> 00:46:33,920
>> Deci, în acest caz, să spui
a vrut să răspundă la această întrebare.

784
00:46:33,920 --> 00:46:38,540
Deci, să presupunem că am vrut să știm vot
comportament în alegerile 2004 președinte

785
00:46:38,540 --> 00:46:41,170
și modul în care variază în funcție de rasă.

786
00:46:41,170 --> 00:46:44,380
Deci, nu numai vrei să
a se vedea comportamentul de vot,

787
00:46:44,380 --> 00:46:47,860
dar doriți să subset al fiecărui
rasă și un fel de rezumă.

788
00:46:47,860 --> 00:46:50,770
Și pot să vă spun doar
prin această notație complex

789
00:46:50,770 --> 00:46:52,580
că acest lucru este un fel de asistent neclar.

790
00:46:52,580 --> 00:46:56,390
>> Astfel, una dintre cele mai avansate R
pachetele care, de asemenea, un fel de recent

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

792
00:47:00,070 --> 00:47:03,060
Deci, este cea de aici.

793
00:47:03,060 --> 00:47:08,080
Și ggplot2 ggg-- este doar un frumos
mod de a face vizualizări bune

794
00:47:08,080 --> 00:47:09,400
decât cea încorporat.

795
00:47:09,400 --> 00:47:11,108
>> Așa că am de gând să se încarce
aceste două biblioteci.

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

797
00:47:13,200 --> 00:47:16,950
Și apoi, am de gând să merg
înainte și rulați această comandă.

798
00:47:16,950 --> 00:47:19,050
Se pot trata doar acest lucru ca o cutie neagră.

799
00:47:19,050 --> 00:47:23,460
>> Ce se întâmplă este că această conductă
Operatorul se trece în acest argument

800
00:47:23,460 --> 00:47:24,110
în aici.

801
00:47:24,110 --> 00:47:28,070
Deci, eu spun grup de dat
rasă și apoi președinte 04.

802
00:47:28,070 --> 00:47:31,530
Și apoi, toate aceste alte comenzi
sunt filtrarea și apoi sintetizarea

803
00:47:31,530 --> 00:47:34,081
în cazul în care fac conta și
atunci am o complot aici.

804
00:47:34,081 --> 00:47:39,980

805
00:47:39,980 --> 00:47:42,500
OK rece.

806
00:47:42,500 --> 00:47:44,620
Deci, haideți să mergem mai departe și
vezi cum arata.

807
00:47:44,620 --> 00:47:52,280

808
00:47:52,280 --> 00:47:57,290
>> Deci, ce se întâmplă aici este că am
doar complotat fiecare dintre curse și apoi

809
00:47:57,290 --> 00:47:59,670
care dintre ei au votat pentru.

810
00:47:59,670 --> 00:48:03,492
Și aceste două diferite
Valorile corespund 2 și 1.

811
00:48:03,492 --> 00:48:05,325
Dacă doriți să fie mai
elegant, puteți, de asemenea

812
00:48:05,325 --> 00:48:11,770
specifica doar că 2 este Kerry-- sau
2 este Bush, iar apoi 1 este Kerry.

813
00:48:11,770 --> 00:48:13,700
Și puteți avea, de asemenea,
că în legenda ta.

814
00:48:13,700 --> 00:48:17,410
>> Și puteți împărți, de asemenea, aceste grafice.

815
00:48:17,410 --> 00:48:19,480
Pentru ca un lucru este
că, dacă observați,

816
00:48:19,480 --> 00:48:24,560
acest lucru nu este foarte ușor să se identifice
care dintre aceste două valori sunt mai mari.

817
00:48:24,560 --> 00:48:27,920
Deci, un lucru pe care vrea să
face este să ia acest domeniu albastru

818
00:48:27,920 --> 00:48:31,855
și doar muta aici, astfel încât să
pot compara aceste două una lângă alta.

819
00:48:31,855 --> 00:48:34,480
Și cred că e ceva ce
Nu am timp să fac chiar acum,

820
00:48:34,480 --> 00:48:36,660
dar asta e, de asemenea, foarte ușor de făcut.

821
00:48:36,660 --> 00:48:40,310
Poti sa te uiti doar în
paginile de manual ale ggplot.

822
00:48:40,310 --> 00:48:47,170
Deci, poți să faci la fel ca și ggplot
că și citi în această pagină om.

823
00:48:47,170 --> 00:48:51,920
>> Așa că lasă-mă să repede
vă arăt câteva lucruri interesante.

824
00:48:51,920 --> 00:48:57,610
Să mergem mai departe și du-te sa-- doar un
aplicarea de masina de învățare.

825
00:48:57,610 --> 00:49:02,450
Să presupunem că avem aceste trei
Pachete așa am de gând să se încarce acestora în.

826
00:49:02,450 --> 00:49:05,500

827
00:49:05,500 --> 00:49:09,170
Deci, asta doar imprimă unele
Informații după ce am încărcat în lucru.

828
00:49:09,170 --> 00:49:15,220
Deci, eu spun acest read.csv,
acest set de date, iar acum

829
00:49:15,220 --> 00:49:18,940
Am de gând să mergeți mai departe și uite și
a vedea ce este în interiorul acestui set de date.

830
00:49:18,940 --> 00:49:22,080
>> Astfel, primele 20 de observații.

831
00:49:22,080 --> 00:49:27,190
Așa că am X1, X2, iar Y. Deci,
se pare ca un buchet de aceste valori

832
00:49:27,190 --> 00:49:31,640
sunt variind de la 20 la 80, poate și ceva.

833
00:49:31,640 --> 00:49:37,700
Și apoi în mod similar pentru X2 și apoi
acest Y pare a fi etichete 0 și 1.

834
00:49:37,700 --> 00:49:49,500
>> Pentru a verifica acest lucru, pot
doar face X1 date rezumat.

835
00:49:49,500 --> 00:49:51,660
Și apoi în mod similar pentru
toate celelalte coloane.

836
00:49:51,660 --> 00:49:55,300
Deci rezumat este o modalitate rapidă de
doar arătându-vă valori rapid.

837
00:49:55,300 --> 00:49:56,330
Oh, îmi pare rău.

838
00:49:56,330 --> 00:49:58,440
Aceasta ar trebui să fie Y.

839
00:49:58,440 --> 00:50:03,420
>> Deci, în acest caz, dă
cuantile, mediane, maxes de asemenea.

840
00:50:03,420 --> 00:50:07,130
În acest caz, dataY, puteți vedea
că este doar de gând să fie 0 și 1.

841
00:50:07,130 --> 00:50:10,100
De asemenea, media este de a spune
0,6, înseamnă doar că ea

842
00:50:10,100 --> 00:50:13,380
se pare ca am mai multe 1s decât 0s.

843
00:50:13,380 --> 00:50:16,160
>> Așa că lasă-mă să merg mai departe și spectacol
tu cum arata.

844
00:50:16,160 --> 00:50:17,470
Așa că Mă duc la complot asta.

845
00:50:17,470 --> 00:50:22,852

846
00:50:22,852 --> 00:50:24,636
Să vedem cum să îndepărteze acest lucru.

847
00:50:24,636 --> 00:50:30,492

848
00:50:30,492 --> 00:50:31,468
Oh OK.

849
00:50:31,468 --> 00:50:35,840

850
00:50:35,840 --> 00:50:36,340
OK.

851
00:50:36,340 --> 00:50:37,590
>> Deci, asta este ceea ce pare.

852
00:50:37,590 --> 00:50:46,310
Deci, se pare ca galben-am specificate
ca 0, iar apoi roșu am specificat ca 1s.

853
00:50:46,310 --> 00:50:52,190
Deci, aici se pare ca
puncte de etichete și ea

854
00:50:52,190 --> 00:50:56,410
Se pare că ai vrut doar câteva
fel de clustering în acest sens.

855
00:50:56,410 --> 00:51:01,020
>> Și permiteți-mi să mergeți mai departe și spectacol
tu unele dintre aceste funcții built-in.

856
00:51:01,020 --> 00:51:03,580
Deci, aici este lm.

857
00:51:03,580 --> 00:51:06,060
Deci, aceasta este doar încearcă
pentru a se potrivi o linie de aceasta.

858
00:51:06,060 --> 00:51:08,640
Deci, ce este cel mai bun mod
care pot potrivi o linie astfel de

859
00:51:08,640 --> 00:51:14,020
că va separa cel mai bine
acest tip de grupare.

860
00:51:14,020 --> 00:51:21,790
Și în mod ideal, puteți vedea doar
că tocmai am rulat toate aceste comenzi

861
00:51:21,790 --> 00:51:25,450
și apoi, am de gând
înainte și adăugați linia.

862
00:51:25,450 --> 00:51:28,970
>> Deci, acest lucru pare ca cea mai buna ghicire.

863
00:51:28,970 --> 00:51:34,150
Durează cel mai bun care minimizează
eroarea în încercarea de a se potrivi această linie.

864
00:51:34,150 --> 00:51:40,000
Evident, acest lucru pare un fel de
bun, dar asta nu e cel mai bun.

865
00:51:40,000 --> 00:51:43,130
Și modele liniare, în
general, vor fi

866
00:51:43,130 --> 00:51:46,811
foarte mare pentru teorie și doar un fel
de fundamentele constitutive ale mașinii

867
00:51:46,811 --> 00:51:47,310
de învățare.

868
00:51:47,310 --> 00:51:50,330
Dar, în practică, ai de gând să
vrei sa faci ceva mai general.

869
00:51:50,330 --> 00:51:54,280
>> Astfel, puteți încerca pur și simplu de funcționare
ceva numit o rețea neuronală.

870
00:51:54,280 --> 00:51:57,110
Aceste lucruri sunt
din ce in ce mai frecvente.

871
00:51:57,110 --> 00:52:00,530
Și ei doar lucrează fantastic
pentru seturi de date de mari dimensiuni.

872
00:52:00,530 --> 00:52:07,080
Deci, în acest caz, ne vom have-- numai
hai see-- avem nrow.

873
00:52:07,080 --> 00:52:09,010
Deci, nrow este doar că numărul de rânduri.

874
00:52:09,010 --> 00:52:11,790
Deci, în acest caz, am
au 100 de observații.

875
00:52:11,790 --> 00:52:15,010
>> Așa că lasă-mă să merg mai departe și
face o rețea neuronală.

876
00:52:15,010 --> 00:52:18,620
Deci, acest lucru este foarte frumos
pentru că eu pot spune doar nnet

877
00:52:18,620 --> 00:52:21,767
iar apoi am regresia Y.
Deci Y este acea coloană.

878
00:52:21,767 --> 00:52:23,850
Și apoi regresia pe
celelalte două variabile.

879
00:52:23,850 --> 00:52:27,360
Deci, aceasta este mai scurt
notație pentru X1 și X2.

880
00:52:27,360 --> 00:52:29,741
>> Deci, haideți să mergeți mai departe și a alerga acest lucru.

881
00:52:29,741 --> 00:52:30,240
Oh, îmi pare rău.

882
00:52:30,240 --> 00:52:32,260
Am nevoie pentru a rula toată chestia asta.

883
00:52:32,260 --> 00:52:37,500
Și acest lucru este doar de imprimare notație
pentru cât de repede sau nu repede

884
00:52:37,500 --> 00:52:38,460
convergente.

885
00:52:38,460 --> 00:52:41,420
Deci, se pare că a converg.

886
00:52:41,420 --> 00:52:44,970
Așa că lasă-mă să merg mai departe și imprimare
ce arata asta ca.

887
00:52:44,970 --> 00:52:51,260
>> Vezi aici e imaginea și aici este
un contur care arată cât de bine se potrivește.

888
00:52:51,260 --> 00:52:56,380
Și acest lucru este doar-- puteți vedea
acest că acest lucru este foarte, foarte frumos.

889
00:52:56,380 --> 00:52:59,400
Ar putea fi chiar
overfitting, dar puteți, de asemenea,

890
00:52:59,400 --> 00:53:03,390
cont de acest lucru cu alte
tehnici cum ar fi cross-validare.

891
00:53:03,390 --> 00:53:06,180
Și acestea sunt, de asemenea, construite în R.

892
00:53:06,180 --> 00:53:09,170
>> Și permiteți-mi să vă arăt
susține mașină vector.

893
00:53:09,170 --> 00:53:12,470
Acesta este un alt într-adevăr comun
Tehnica în masina de învățare.

894
00:53:12,470 --> 00:53:18,550
Este foarte similar cu modele liniare, dar
se folosește ceea ce se numește o metodă nucleu.

895
00:53:18,550 --> 00:53:22,790
Și să vedem cât de bine că nu.

896
00:53:22,790 --> 00:53:26,430
Deci acesta este foarte similar cu modul
bine o rețea neuronală efectuează,

897
00:53:26,430 --> 00:53:27,900
dar este mult mai lin.

898
00:53:27,900 --> 00:53:35,740
Și acest lucru se bazează pe
de what-- cum muncă SVMs.

899
00:53:35,740 --> 00:53:40,250
>> Deci, aceasta este doar o foarte
scurtă prezentare a unora

900
00:53:40,250 --> 00:53:43,822
funcțiilor built-in puteți face
și, de asemenea, o parte din explorare date.

901
00:53:43,822 --> 00:53:45,905
Așa că lasă-mă să merg mai departe
și du-te înapoi la diapozitivele.

902
00:53:45,905 --> 00:53:50,290

903
00:53:50,290 --> 00:53:53,670
>> Deci evident, aceasta este
nu foarte cuprinzătoare.

904
00:53:53,670 --> 00:53:57,140
Și acest lucru este de fapt doar un teaser
care vă arată ce poți să faci cu adevărat în R.

905
00:53:57,140 --> 00:53:59,100
Deci, dacă ai la fel ca
pentru a afla mai multe, aici

906
00:53:59,100 --> 00:54:01,210
sunt o grămadă de resurse diferite.

907
00:54:01,210 --> 00:54:06,890
>> Deci, dacă ești pasionat de manuale sau esti
doar pasionat de lectură lucruri on-line,

908
00:54:06,890 --> 00:54:09,670
atunci acesta este un fantastic
unul de Hadley Wickham,

909
00:54:09,670 --> 00:54:13,010
care, de asemenea, a creat toate acestea
Pachete cu adevărat rece.

910
00:54:13,010 --> 00:54:17,420
Daca esti pasionat de clipuri video, atunci
Berkeley are un bootcamp minunat

911
00:54:17,420 --> 00:54:21,060
asta e several-- că e un fel de lung.

912
00:54:21,060 --> 00:54:24,210
Și vă va învăța aproape
tot ce doriți să știți despre R.

913
00:54:24,210 --> 00:54:27,770
>> Și în mod similar, există Codeacademy
și toate acestea alt tip

914
00:54:27,770 --> 00:54:29,414
site-uri de interactive.

915
00:54:29,414 --> 00:54:31,580
Ele sunt, de asemenea, obținerea
common-- mai multe și mai frecvente.

916
00:54:31,580 --> 00:54:33,749
Deci, acest lucru este foarte similar cu Codeacademy.

917
00:54:33,749 --> 00:54:35,790
Și, în sfârșit, dacă doar
doresc comunitar și de a ajuta,

918
00:54:35,790 --> 00:54:38,800
acestea sunt o grămadă de
lucruri pe care le puteți merge la.

919
00:54:38,800 --> 00:54:40,880
Evident, noi încă
utilizați liste de discuții, doar

920
00:54:40,880 --> 00:54:44,860
ca aproape orice alt
comunitate limbaj de programare.

921
00:54:44,860 --> 00:54:47,880
Și #rstats, aceasta este
comunitatea noastră Twitter.

922
00:54:47,880 --> 00:54:49,580
Asta este de fapt destul de comună.

923
00:54:49,580 --> 00:54:50,850
Și apoi utilizator!

924
00:54:50,850 --> 00:54:52,340
Este doar conferința noastră.

925
00:54:52,340 --> 00:54:55,390
>> Și apoi, desigur, puteți
folosi toate aceste alte lucruri Q & A,

926
00:54:55,390 --> 00:54:57,680
ca Stack Overflow,
Google și apoi GitHub.

927
00:54:57,680 --> 00:55:00,490
Deoarece cele mai multe dintre aceste pachete
și o mulțime de comunității

928
00:55:00,490 --> 00:55:03,420
va fi centrat în jurul curs de dezvoltare
Codul pentru că este open source.

929
00:55:03,420 --> 00:55:05,856
Și e doar foarte frumos pe GitHub.

930
00:55:05,856 --> 00:55:08,730
Și, în sfârșit, puteți să mă contactați dacă
trebuie doar întrebări rapide.

931
00:55:08,730 --> 00:55:13,530
Deci ma puteti gasi pe Twitter aici,
site-ul meu, și doar e-mail meu.

932
00:55:13,530 --> 00:55:17,840
Astfel, sperăm, că a fost
something-- doar un teaser scurt

933
00:55:17,840 --> 00:55:20,900
de ce R este într-adevăr capabil de a face.

934
00:55:20,900 --> 00:55:23,990
Și sperăm, doar
verifica aceste trei link-uri

935
00:55:23,990 --> 00:55:25,760
si vezi ce poti face mai mult.

936
00:55:25,760 --> 00:55:28,130
Și cred că asta este vorba doar despre asta.

937
00:55:28,130 --> 00:55:28,630
Mulțumesc.

938
00:55:28,630 --> 00:55:30,780
>> [Aplauze]

939
00:55:30,780 --> 00:55:31,968