>> [MUSIC kucheza]
DUSTIN Tran: Hi.
Jina langu Dustin.
Hivyo mimi itabidi kuwasilisha Takwimu Uchambuzi katika R.
Kidogo tu kuhusu mwenyewe.
Mimi nina sasa mwanafunzi kuhitimu katika Uhandisi na Sayansi.
Mimi kujifunza makutano ya kujifunza mashine na takwimu
hivyo Takwimu Uchambuzi katika R ni kweli ya msingi kwa nini
Mimi kufanya juu ya msingi ya kila siku.
>> Na R ni hasa nzuri kwa ajili ya uchambuzi data
kwa sababu ni nzuri sana kwa prototyping.
Na kwa kawaida, wakati wewe ni kufanya baadhi ya aina ya data uchambuzi, na matatizo mengi
ni kwenda utambuzi.
Na hivyo unataka tu kuwa na baadhi ya lugha ni vizuri kwamba
ni nzuri tu kwa ajili ya kufanya kujengwa katika kazi, kinyume
kwa kuwa ili kukabiliana na mambo kiwango cha chini.
Hivyo katika mwanzo, mimi nina kwenda tu kuanzisha ni nini R, kwa nini
unataka kutumia hiyo, na kisha kwenda juu katika baadhi demo,
na kwenda tu juu ya kutoka huko.
>> Kwa hiyo kile ni R?
R ni tu lugha maendeleo kwa ajili ya kompyuta takwimu
na visualization.
Hivyo kile maana yake ni kwamba ni lugha bora sana
kwa aina yoyote ya kitu ambayo inahusika na kutokuwa na uhakika au data visualization.
Hivyo kuwa haya yote uwezekano mgawanyo.
Kuna ni kwenda kuwa kujengwa katika kazi.
Utapata pia bora kupanga njama paket.
>> Python ni mwingine mashindano lugha ya data.
Na jambo moja kwamba mimi kupata kwamba R ni bora zaidi katika ni visualization.
Hivyo kile utaona katika demo kama vizuri ni lugha Intuitive sana
kwamba tu kazi vizuri sana.
Pia ni huru na ya chanzo, kama ni nyingine yoyote lugha nzuri mimi nadhani.
>> Na hapa, rundo la tu maneno kutupwa katika wewe.
Ni nguvu, maana kama una aina maalum kwa ajili ya kitu
kuliko itabidi mabadiliko hayo juu ya kuruka.
Ni wavivu hivyo ni smart kuhusu jinsi gani hesabu.
Functional maana ya ni kweli unaweza kuendesha msingi mbali ya kazi hivyo anything--
aina yoyote ya udanganyifu uko kufanya, itakuwa msingi mbali kazi.
>> Operators Hivyo binary, kwa mfano, ni kazi tu asili.
Na kila kitu kwamba wewe ni kwenda kufanya ni
kwenda kuwa na kukimbia mbali kazi yenyewe.
Na kisha kitu oriented pia.
>> Hivyo hapa ni njama XKCD.
Si tu kwa sababu mimi kuhisi kama XKCD ni ya msingi katika aina yoyote
ya mada, lakini kwa sababu Najisikia kama kweli hii
nyundo uhakika kwamba mengi ya wakati wewe ni kufanya baadhi ya aina ya data
uchambuzi, tatizo si sana jinsi ya kufunga ni anaendesha,
lakini ni muda gani kinaendelea kuchukua wewe mpango kazi.
Hivyo hapa ni kuchambua tu kama mkakati a au b ni ufanisi zaidi.
Hii ni kwenda kuwa kitu ambacho wewe ni
kwenda kukabiliana mengi na katika aina ya lugha ngazi ya chini
ambapo wewe ni kushughulika na seg makosa, mgao kumbukumbu, initializations,
hata kufanya kujengwa katika kazi.
Na mambo haya yote ni kubebwa sana, elegantly sana katika R.
>> Hivyo tu kwa nyundo hii uhakika, kubwa bottleneck
ni kwenda kuwa utambuzi.
Hivyo uchambuzi data ni tatizo ngumu sana.
Kama wewe ni kufanya kujifunza mashine au wewe ni
kufanya tu baadhi ya aina ya utafutaji data ya msingi,
hawataki kuwa na kuchukua hati
na kisha kukusanya kitu kila wakati
wanataka kuona nini safu inaonekana kama, nini hasa entries katika tumbo
inaonekana kama.
Kwa hiyo unataka tu kuwa na baadhi interface ni nzuri
unaweza kukimbia kazi rahisi kwamba bahati kwa chochote
Ningependa na kukimbia tu ni kutoka huko.
Na unahitaji domain lugha maalum kwa ajili ya hii.
Na R kweli kukusaidia kufafanua tatizo na kulitatua kwa namna hii.
>> Hivyo hapa ni njama kuonyesha programu umaarufu wa R kama ni gone juu ya muda.
Hivyo kama unaweza kuona, kama 2013 au hivyo tu barugumu up kwa kiasi kikubwa.
Na hii imekuwa kwa sababu tu ya kwamba mwenendo kubwa katika sekta ya teknolojia
data kuhusu kubwa.
Pia, si tu teknolojia sekta, lakini kwa kweli
sekta yoyote that-- kwa sababu mengi ya viwanda
ni aina ya msingi kwa kujaribu kutatua matatizo haya.
Na kwa kawaida, unaweza kuwa na baadhi nzuri njia ya kupima matatizo haya
au hata kufafanua yao au kutatua yao kwa kutumia data.
Hivyo nadhani sasa hivi R ni 11 zaidi lugha maarufu katika TIOBE
na imekuwa ni kuongezeka tangu wakati huo.
>> Hivyo hapa ni baadhi ya zaidi sifa za R. Ina
idadi kubwa ya fedha na ajili ya hayo yote tofauti.
Hivyo wakati wowote una baadhi ya tatizo, wengi
muda R itakuwa na kuwa kazi kwa ajili yenu.
Hivyo kama unataka kujenga aina fulani ya mashine
kujifunza algorithm kuitwa Random Forest au Uamuzi Miti,
au hata kujaribu kuchukua maana ya kazi au yoyote ya mambo haya,
R utakuwa na kwamba.
>> Na kama wewe kufanya wewe huduma ya juu optimization, jambo moja kwamba ni kawaida
ni kwamba baada ya wewe ni kosa prototyping aina fulani ya lugha ngazi ya juu,
utakuwa kutupa kwamba in-- wewe tu bandari kwamba zaidi ya
kwa baadhi ya lugha ngazi ya chini.
Nini nzuri kuhusu R ni kwamba mara moja uko kufanyika prototyping hiyo, unaweza kukimbia C ++,
au Fortran, au yoyote ya hizi ngazi wale wa chini moja kwa moja kwenye R.
Hivyo hiyo ni moja kweli baridi kipengele kuhusu R,
kama kweli huduma ya juu optimization uhakika.
>> Na kwa kweli ni nzuri pia kwa ajili ya mtandao visualizations.
Hivyo D3.js, kwa mfano, ni Nadhani semina nyingine
kwamba sisi iliyotolewa leo.
Na hii ni kweli kutisha kwa ajili ya kufanya visualizations mwingiliano.
Na D3.js akubali kwamba una baadhi ya aina ya data kuwa walipanga
na R ni njia kubwa ya kuwa na uwezo wa kufanya uchambuzi data kabla ya kuuza nje
juu ya D3.js au hata tu kukimbia D3.js amri katika R yenyewe,
vilevile haya yote maktaba nyingine pia.
>> Hivyo kwamba mara tu ya kuanzishwa kwa kile ni R na nini unaweza kuitumia.
Hivyo hopefully, nimekuwa wanaamini jambo fulani
kuhusu kujaribu tu na kuona nini ni kama.
Hivyo mimi nina kwenda mbele na kwenda kwa njia ya baadhi ya misingi kuhusu vitu R
na nini unaweza kweli kufanya.
>> Hivyo hapa ni tu rundo la amri math.
Hivyo kusema you're-- unataka kujenga Lugha mwenyewe na unataka tu
kuwa na rundo la zana mbalimbali.
Aina yoyote ya operesheni unafikiri d wanataka ni kiasi pretty kwenda kuwa katika R.
>> Hivyo hapa ni 2 plus 2.
Hapa ni mara 2 pi.
R ina rundo la kujengwa katika constants kwamba utasikia mara nyingi kutumia kama pi, e.
>> Na kisha, hapa 7 plus runif, hivyo runif ya 1.
Hii ni kazi ambayo ni inazalisha moja random sare 0-1.
Na kisha kuna 3 kwa nguvu ya 4.
Kuna mizizi ya mraba.
>> Kuna gogo.
Hivyo kuingia kufanya msingi kielelezo kwa yenyewe.
Na kisha, kama wewe taja msingi, basi unaweza kufanya lolote msingi unataka.
Na kisha hapa ni baadhi ya amri nyingine.
Hivyo una 23 mod 2.
Kisha una salio.
Kisha una kisayansi nukuu kama wewe pia
wanataka kufanya zaidi tu na mambo ngumu zaidi.
>> Hivyo hapa ni kazi.
Kazi hiyo ya kawaida katika R inafanywa na mshale
hivyo ni chini ya na kisha hyphen.
Hivyo hapa mimi nina kumshirikisha tu 3 Val kutofautiana.
>> Na kisha mimi nina uchapishaji nje Val na kisha Prints nje tatu.
By default katika R mkalimani, ni magazeti mambo ya nje kwa ajili yenu
hivyo huna bayana magazeti Val wakati wowote unataka magazeti kitu.
Unaweza tu kufanya Val na basi ni itabidi kufanya hivyo kwa ajili yenu.
>> Pia, unaweza kutumia sawa kitaalam kama zoezi operator.
Kuna subtleties kidogo kati ya kutumia arrow
operator na sawa operator kwa kazi.
Zaidi kwa mkataba, kila mtu tu kutumia mshale operator.
>> Na hapa, mimi nina kumshirikisha hii nukuu oblique kuitwa 1 koloni 6.
Hii inazalisha vector 1-6.
Na hii ni nzuri kwa sababu basi wewe tu hawawajui vector kwa val
na kwamba kazi kwa yenyewe.
>> Hivyo hii ni tayari kwenda kutoka single-- data Intuitive sana
muundo wa tu mara mbili ya baadhi ya aina ya aina katika vector
na ambayo itakuwa na kukusanya wote maadili scalar kwa ajili yenu.
Hivyo baada ya kwenda kutoka scalar, wewe R vitu na hii ni vector.
vector ni aina yoyote ya ukusanyaji wa aina moja.
Hivyo hapa ni rundo la vectors.
>> Hivyo hii ni numeric.
Numeric ni njia R ya kusema mara mbili.
Na hivyo kwa default, yoyote idadi itakuwa mara mbili.
>> Hivyo kama una c ya 1.1, 3, hasi 5.7, c ni kazi.
Hii concatenates zote tatu namba katika vector.
Na hii be-- hivyo kama taarifa 3 kwa wenyewe,
kawaida ungependa kudhani kwamba hii ni kama integer,
lakini kwa sababu vectors wote ni aina moja,
hii ni vector ya DOUBLES au numeric katika kesi hii.
>> rnorm ni kazi ambayo inazalisha standard ya kawaida variables--
au kiwango maadili ya kawaida.
Na mimi nina kubainisha watu hao wawili.
Hivyo mimi nina kufanya rnorm 2, kumshirikisha kwamba devs, na kisha mimi nina uchapishaji nje devs.
Basi hizi ni mbili tu maadili random kawaida.
>> Na kisha ints kama wewe kufanya wewe huduma ya juu integers.
Hivyo hii ni tu kuhusu kumbukumbu ugawaji na kuokoa kumbukumbu kawaida.
Hivyo ingekuwa append namba yako na mtaji L.
>> Kwa ujumla, hii ni R kihistoria nukuu
kwa kitu kinachoitwa muda integer.
Hivyo zaidi ya muda, utasikia kuwa kushughulika na mara mbili.
Na kama wewe milele mapenzi baadaye juu ya kuongeza code yako,
unaweza kuongeza tu hizi L's baadaye au wakati ni
kama wewe ni kama precognitive kuhusu nini wewe ni kwenda kufanya vigezo hivi.
>> Hivyo hapa ni vector tabia.
Hivyo, tena, mimi nina concatenating masharti tatu wakati huu.
Taarifa kwamba masharti mara mbili na masharti moja ni sawa katika R.
Hivyo nina Arthur na marvin na hivyo wakati mimi nina uchapishaji ni nje, wao wote
ni kwenda kuonyesha masharti mbili.
Na kama wewe pia wanataka ni pamoja kamba mara mbili au moja
katika wahusika wako, basi unaweza ama mbadala masharti yako.
>> Hivyo marvin kwa ajili ya Sehemu ya pili, hii ni
kwenda show-- wewe tu masharti mara mbili
na kisha kamba moja hivyo hii ni alternating.
Vinginevyo, kama unataka kutumia mara mbili kamba operator katika kamba mbili
wakati wewe ni kutangaza ni, basi wewe tu kutumia kutoroka operator.
Hivyo kufanya backslash mbili kamba.
>> Na hatimaye, sisi pia kuwa vectors mantiki.
Hivyo logical-- hivyo TRUE na FALSE, na wao uko
kwenda kuwa barua zote mji mkuu.
Na kisha, tena, mimi nina concatenating yao na kisha kumshirikisha yao kwa bools.
Hivyo bools ni kwenda kuonyesha wewe KWELI, FALSE, na KWELI.
>> Hivyo hapa ni Indexing vectorized.
Hivyo katika mwanzo, mimi am kuchukua function--
hii inaitwa sequence-- mlolongo kutoka 2 hadi 12.
Na mimi nina kuchukua mfululizo na 2.
Hivyo ni kwenda kufanya 2, 4, 6, 8, 10 na 12.
Na kisha, mimi nina Indexing kupata ya tatu.
>> Hivyo jambo moja kukumbuka ni kwamba R bahati kwa kuanzia 1.
Hivyo vals 3 ni kwenda kutoa wewe ya tatu.
Hii ni aina ya tofauti na wengine lugha ambapo ni kuanza kutoka sifuri.
Hivyo katika C au C ++, kwa mfano, wewe ni kwenda kupata kipengele cha nne.
>> Na hapa ni vals 3-5.
Kwa hiyo, jambo moja kwamba kweli baridi ni kwamba
inaweza kuzalisha vigezo muda ndani na kisha tu matumizi yao juu ya kuruka.
Hivyo hapa ni 3 hadi 5.
Hivyo mimi nina kuzalisha vector 3, 4, na 5 na kisha
Mimi nina Indexing kupata tatu, nne, na tano vipengele.
>> Hivyo vile vile, unaweza abstract hii tu kufanya
aina yoyote ya vector kwamba anatoa Indexing.
Hivyo hapa ni vals na kisha mambo ya kwanza, tatu, na sita.
Na kisha, kama unataka kufanya inayosaidia,
hivyo wewe tu kufanya minus baadaye na kwamba itabidi
kukupa kila kitu kwamba si kwanza, ya tatu, au kipengele sita.
Hivyo hii itakuwa 4, 8, na 10.
>> Na kama unataka kupata hata zaidi ya juu,
unaweza concatenate vectors Boolean.
Hivyo ripoti hii ni kwenda kukupa vector hii Boolean ya urefu 6.
Hivyo rep TRUE comma 3.
Hii kurudia TRUE mara tatu.
Hivyo hii nitakupa vector KWELI, KWELI, KWELI.
>> rep FALSE 4-- hii ni kwenda kukupa vector ya FALSE, FALSE, FALSE, FALSE.
Na kisha c ni kwenda concatenate wale Booleans mbili pamoja.
Hivyo wewe ni kwenda kupata tatu TRUEs na kisha FALSEs nne.
>> Hivyo kwamba wakati wewe index vals, uko kwenda kupata KWELI, KWELI, KWELI.
Hivyo kwamba kinaendelea kusema ndiyo, Nataka mambo hayo matatu.
Na kisha FALSE, FALSE, FALSE, FALSE ni kwenda
kusema hapana, sitaki mambo hayo hivyo si kwenda na kurudi kwao.
>> Na mimi nadhani kuna kweli typo hapa kwa sababu hii ni kusema kurudia TRUE 3
na kurudia FALSE 4, na kitaalam, wewe tu kuwa na vipengele sita ili kurudia FALSE,
ni lazima kurudia FALSE 3.
Nadhani R pia ni smart kutosha kama kwamba kama wewe tu bayana 4 hapa, basi
itakuwa hata makosa nje.
Itakuwa tu kukupa thamani hii.
Hivyo ni itabidi kupuuza kwamba FALSE nne.
>> Hivyo hapa ni zoezi vectorized.
Hivyo set.seed-- hii seti tu mbegu kwa namba pseudorandom.
Hivyo mimi nina kuweka mbegu kwa 42, kwa maana ya kwamba kama mimi kuzalisha
tatu random kawaida maadili, na kisha kama wewe
kukimbia set.seed juu yako mwenyewe kompyuta kwa kutumia thamani sawa 42,
basi wewe pia kupata sawa tatu random normals.
>> Hivyo hii ni mzuri kwa reproducibility.
Kwa kawaida, wakati wewe ni kufanya baadhi ya aina ya uchambuzi wa kisayansi,
wewe unataka kuweka mbegu.
Kwa njia hiyo wanasayansi wengine unaweza tu kuzaliana halisi code huo wameweza
kufanyika kwa sababu wao itabidi halisi sawa vigezo random that-- au random
maadili ambayo umechukua nje vilevile.
>> Na hivyo zoezi vectorized hapa ni kuonyesha vals 1 hadi 2.
Hivyo inachukua kwanza mambo mawili ya vals na kisha inateua yao kwa 0.
Na kisha, unaweza pia tu kufanya jambo kama hilo na Booleans.
>> Hivyo vals si sawa na 0-- mapenzi hii kukupa FALSE vector, FALSE, TRUE
katika kesi hii.
Na kisha, ni kwenda kusema lolote ya wale bahati waliokuwa KWELI,
basi ni kwenda hawawajui kwamba hadi 5.
Hivyo inachukua ya tatu hapa na kisha inateua kwa 5.
>> Na hii ni kwa kweli ni nzuri ikilinganishwa na lugha ngazi ya chini
ambapo una kutumia kwa ajili ya loops kufanya yote ya mambo haya vectorized
sababu tu Intuitive sana na ni moja mmoja mjengo.
Na nini kuhusu kubwa nukuu vectorized
ni kwamba katika R, hizi ni aina ya kujengwa katika hivyo kwamba wao ni karibu kwa haraka
kama kufanya katika lugha ngazi ya chini kama kinyume na kufanya kwa kitanzi katika R
na kisha kuwa ni kufanya Indexing nguvu yenyewe.
Na kwamba utakuwa polepole zaidi kuliko kufanya aina hii ya kitu vectorized
ambapo unaweza kufanya hivyo katika sambamba, ambapo ni kufanya hivyo katika threading kimsingi.
>> Hivyo hapa ni vectorized shughuli.
Hivyo mimi nina kuzalisha thamani ya 1 hadi 3, kumshirikisha kwamba vec1, 3 hadi 5, vec2,
kuongeza yao pamoja.
Inaongeza yao sehemu-busara ili ni 1 plus 3, 2 pamoja na 4, na kadhalika.
>> vec1 mara vec2.
Hii hulizidisha mbili inathamini sehemu busara.
Hivyo ni 1 mara 3, mara 2 4, na kisha mara 3 5.
>> Na kisha, vile vile unaweza pia kufanya comparisons-- kulinganisha mantiki.
Hivyo ni uongo uongo TRUE katika hii kesi kwa sababu 1 ni si zaidi ya 3,
2 si mkuu zaidi kuliko 4.
Hii ni, mimi nadhani, typo mwingine, 3 ni dhahiri si zaidi ya 5.
Yeah.
Na hivyo unaweza tu kufanya yote shughuli hizo rahisi
kwa sababu ya kurithi yao kutoka madarasa wenyewe.
>> Hivyo kwamba mara tu vector.
Na hiyo ni aina ya msingi zaidi R kitu kwa sababu kutokana na vector,
unaweza kujenga vitu juu zaidi.
>> Hivyo hapa ni tumbo.
Hii ni kimsingi abstraction ya nini tumbo ni yenyewe.
Hivyo katika kesi hii, ni tatu tofauti vectors, ambapo kila moja ni safu,
au unaweza kufikiria ni kama kila mmoja ni mfululizo.
>> Hivyo mimi nina kuhifadhi tumbo kutoka 1 kwa 9 na basi mimi nina kubainisha mistari 3.
Hivyo 1 kwa 9 nitakupa vector 1, 2, 3, 4, 5, 6, na njia yote ya 9.
>> Jambo moja pia kukumbuka ni kwamba Maduka R maadili katika safu-kubwa format.
Hivyo kwa maneno mengine, wakati unaweza kuona 1 9, ni kwenda kuhifadhi them--
ni kwenda kuwa 1, 2, 3 katika safu ya kwanza,
na kisha itabidi kufanya 4, 5, 6 katika safu ya pili,
na kisha 7, 8, 9 katika safu ya tatu.
>> Na hapa ni baadhi ya wengine kazi ya kawaida unaweza kutumia.
Hivyo dim kitanda, hii nitakupa vipimo ya tumbo.
Ni kwenda na kurudi wewe vector ya mwelekeo.
Hivyo katika kesi hii, kwa sababu tumbo yetu ni 3 na 3,
ni kwenda kukupa numeric vector kwamba 3 3.
>> Na hapa ni kuonyesha tu kuzidisha tumbo.
Hivyo kawaida, kama wewe tu kufanya asterisk-- hivyo kitanda asterisk mat--
hii ni kwenda kuwa operesheni sehemu-busara
au kile kinachoitwa bidhaa Hadamard.
Hivyo ni kwenda kufanya kila kipengele sehemu-busara.
Hata hivyo, kama unataka tumbo multiplication--
hivyo kuzidisha mara ya kwanza mstari tumbo pili ya kwanza ya safu
na hivyo on-- ungependa kutumia operesheni hii asilimia.
>> Na t ya kitanda ni operesheni kwa transpose.
Hivyo mimi kusema kuchukua transpose katika tumbo, kuzidisha ni kwa tumbo
yenyewe.
Na kisha kwenda kurudi mwingine 3
na 3 tumbo kuonyesha bidhaa wewe d wanataka.
>> Na ili kwamba ilikuwa tumbo.
Hapa ni kile kinachoitwa frame data.
frame data unaweza kufikiria kama tumbo, lakini kila safu yenyewe
ni kwenda kuwa ya aina mbalimbali.
>> Basi nini kweli cool kuhusu data muafaka ni kwamba katika uchambuzi data yenyewe,
wewe ni kwenda kuwa na yote hii data heterogeneous na wote hawa kweli
mambo messy ambapo kila mmoja wa nguzo wenyewe inaweza kuwa ya aina mbalimbali.
Hivyo hapa mimi kusema kujenga frame data, kufanya ints 1-3,
na kisha pia kuwa vector tabia.
Hivyo naweza index kupitia kila moja ya nguzo hizi
na basi mimi itabidi kupata maadili wenyewe.
Na unaweza pia kufanya baadhi ya aina wa shughuli muafaka data.
Na zaidi ya muda wakati uko kufanya uchambuzi wa takwimu au aina fulani
ya preprocessing, wewe utakuwa na kufanya kazi na miundo haya data
ambapo kila safu ni kwenda kuwa ya aina mbalimbali.
>> Hatimaye, hivyo ni kimsingi tu vitu nne muhimu katika R. Orodha
tu kukusanya yoyote vitu vingine unataka.
Hivyo itakuwa kuhifadhi hii katika moja variable kwamba unaweza kupata kwa urahisi.
>> Hivyo hapa, mimi nina kuchukua orodha.
Mimi kusema mambo sawa 3.
Hivyo mimi nina kwenda kuwa moja ya kipengele katika orodha, na hii inaitwa stuff,
na ni kwenda kuwa na thamani 3.
>> Mimi inaweza pia kuunda tumbo.
Hivyo hii ni 1 na 4 na safu ya mwisho sawa 2, hivyo 2 na 2 tumbo.
Pia katika orodha na ni kuitwa kitanda chake.
moreStuff, kamba tabia, na hata mwingine orodha yenyewe.
>> Hivyo hii ni orodha hiyo ni 5 na kubeba.
Hivyo ina thamani 5 na ina kamba tabia kubeba
na ni orodha ndani ya orodha.
Hivyo unaweza kuwa na haya mambo kujirudia ambapo
una another-- a aina ndani ya aina.
Hivyo vile vile, unaweza kuwa na tumbo ndani ya tumbo mwingine na kadhalika.
Na orodha ni njia nzuri wa kukusanya na kujumlisha
hizi vitu mbalimbali wote.
>> Na hatimaye, hapa ni kusaidia tu katika kesi hii mara tu wamekwenda juu haraka sana.
Hivyo wakati wowote wewe ni kuchanganyikiwa kuhusu aina fulani ya kazi,
unaweza kufanya msaada wa kazi hiyo.
Hivyo unaweza kufanya msaada tumbo au alama swali tumbo.
Na msaada na alama swali ni shorthand tu kwa ajili ya kitu kimoja
hivyo ni aliases.
>> lm ni kazi ambayo tu haina linear mfano.
Lakini kama wewe tu hawana wazo jinsi kwamba kazi, unaweza tu kufanya msaada wa lm
na kwamba nitakupa baadhi aina ya nyaraka kwamba
inaonekana aina ya kama mtu ukurasa katika Unix, ambapo
una maelezo mafupi ya nini hivyo, pia ni nini hoja yake ni,
nini anarudi, na tips tu juu ya jinsi kuitumia, na baadhi ya mifano pia.
>> Hivyo basi mimi kwenda mbele na show baadhi demo ya kutumia R. OK.
Basi, mimi nikaenda juu ya sana haraka tu data
miundo na aina fulani ya op-- baadhi ya shughuli.
Hapa ni baadhi ya kazi.
>> Hivyo hapa mimi nina kwenda tu kufafanua kazi.
Hivyo mimi nina pia kutumia zoezi operator hapa,
na kisha mimi kusema kutangaza kama kazi.
Na inachukua thamani x.
Hivyo hii ni thamani yoyote unataka na mimi nina kwenda na kurudi x yenyewe.
Hivyo hii ni utambulisho kazi.
>> Na nini baridi kuhusu hili ikilinganishwa na lugha nyingine
na mwingine ngazi ya chini lugha ni kwamba x
inaweza kuwa ya aina yoyote yenyewe na itabidi kurudi aina hiyo.
Hivyo unaweza imagine-- hivyo basi mimi tu kukimbia hii haraka.
Sorry.
>> Hivyo jambo moja mimi lazima pia kutaja ni kwamba mhariri hii mimi nina kutumia
inaitwa rstudio.
Hii ni kile kinachoitwa IDE.
Na jambo moja kwamba kweli nzuri kuhusu hili
ni kwamba inashirikisha mengi ya mambo unataka kufanya katika R na yenyewe
tu sana intuitively.
>> Hivyo hapa ni mkalimani console.
Hivyo vile vile, unaweza pia kupata hii console ghafi tu kwa kufanya mji mkuu R.
Na hii ni hasa kitu sawa kama console.
Hivyo siwezi tu kufanya id kazi x, x, x.
Na then-- na kisha kuwa itakuwa faini yenyewe.
>> Hivyo rstudio ni kubwa kwa sababu ina console.
Pia ina nyaraka Ningependa kukimbia.
Na kisha ina baadhi ya vigezo kwamba unaweza kuona katika mazingira.
Na kisha, kama una kufanya viwanja, basi
unaweza tu kuona hapa, kinyume na kusimamia madirisha yote haya tofauti
kwa wenyewe.
>> Mimi kwa kweli binafsi kutumia VIM, lakini mimi kujisikia kama rstudio ni bora tu
kwa ajili ya kupata wazo nzuri ya jinsi ya kutumia R. kawaida,
wakati wewe ni kujaribu kujifunza baadhi ya kazi mpya,
hawataki kushughulikia mambo mengi mno kwa wakati mmoja.
Hivyo R ni rstudio very-- ni njia nzuri sana ya kujifunza R
bila kuwa ili kukabiliana na haya mambo mengine yote.
>> Hivyo hapa Mimi mbio id hello.
Hii anarudi hello.
id 123.
Hapa ni vector ya integers.
Hivyo vile vile, kwa sababu unaweza kuchukua yoyote aina fulani ya thamani,
unaweza kufanya kurudi id ya x hivyo anarudi 1234 na 5.
>> Na napenda tu kuonyesha kwamba hii ni kweli integer.
Na vile vile, kama wewe kufanya darasa id x, ni kwenda kuwa integer.
Na kisha, unaweza pia kulinganisha mbili na ni KWELI.
Hivyo mimi nina kuangalia kama id ya x sawa sawa x na tangazo
kwamba anatoa wewe TRUEs mbili.
Hivyo hii si kusema ni vitu viwili kufanana,
lakini ni kila moja ya entries ndani ya vectors kufanana.
>> Hapa ni bounded.compare.
Hivyo hii ni kidogo ngumu zaidi kwa kuwa ina kama hali na mwingine
na kisha inachukua mbili hoja wakati huo.
Hivyo x ni ya aina yoyote.
Na mimi kusema hii Hoja ya pili ni.
Hii inaweza kuwa kitu chochote pia.
Lakini kwa default, ni kwenda kuchukua 5 kama huna bayana chochote.
>> Hivyo hapa mimi nina kwenda kusema kama x ni mkubwa kuliko.
Hivyo kama mimi si bayana, ni anasema kama x ni mkubwa kuliko 5,
basi mimi nina kwenda na kurudi KWELI.
mwingine, mimi nina kwenda na kurudi FALSE.
Hivyo basi mimi kwenda mbele na kufafanua hili.
>> Na sasa mimi nina kwenda kukimbia bounded.compare 3.
Hivyo anasema ni 3 chini than-- ni 3 kubwa zaidi kuliko 5.
No, siyo hivyo FALSE.
>> Na bounded.compare 3 na mimi nina kwenda kulinganisha ni kutumia sawa 2.
Hivyo sasa mimi kusema ndiyo, sasa mimi unataka kuwa kitu kingine.
Hivyo mimi nina kwenda kusema, unapaswa kuwa 2.
>> Siwezi ama kufanya aina hii ya nukuu au nasema sawa 2.
Hii ni zaidi someka kwa kuwa wakati uko
kuangalia hizi kwa kweli kazi ngumu kwamba
kuchukua arguments-- nyingi na hii inaweza kuwa kadhaa oftentimes-- kusema tu
a sawa 2 ni zaidi someka kwa wewe ili baadaye katika siku zijazo
wewe kujua nini unachokifanya.
>> Hivyo katika kesi hii, mimi nina Usemi huu ni wa 3 kubwa zaidi kuliko 2.
Ndiyo ni.
Na vile vile, siwezi tu kuondoa huu na kusema, ni 3 kubwa zaidi kuliko 2
ambapo ni sawa na 2.
Na kwamba pia KWELI.
Ndiyo?
>> Watazamaji: Je, wewe utekelezaji mstari kwa mstari?
>> DUSTIN Tran: Ndiyo mimi.
Hivyo nini mimi kufanya hapa ni kuchukua Nakala hii document--
na nini kubwa juu ya rstudio ni kwamba Siwezi kukimbia tu short-- njia ya mkato muhimu.
Hivyo mimi nina kufanya Udhibiti-kuingia.
>> Na kisha, mimi nina kuchukua line katika hati asilia
na kisha kuweka katika console.
Hivyo hapa mimi kusema, bounded.compare na mimi nina kufanya Kudhibiti-X.
Hivyo siwezi tu kukimbia hapa pia.
Na kisha kwamba itabidi kuchukua line na kisha kuiweka hapa.
Na kisha vile vile, siwezi kufanya kukimbia hapa.
Na basi itakuwa tu kuendelea kufafanua mistari kwenye console kama hiyo.
>> Na kama wewe pia taarifa curly braces ni pale tu kama katika C syntax.
x-- kama kama hali ni pia kwenda kutumia mabano na kisha
unaweza kutumia mwingine.
Mwingine ni mwingine kama.
Hivyo hii ni kwenda kuwa x sawa sawa, kwa mfano.
Na kisha mimi nina kwenda kurudi kitu hapa.
>> Taarifa kwamba kuna mambo mawili tofauti mambo hapa kwamba kinaendelea.
Moja ni kwamba hapa mimi nina kubainisha kurudi thamani KWELI.
Hapa Mimi tu kusema x.
Hivyo R mapenzi kwa kawaida kwa default kuchukua arguments-- mwisho
au kuchukua mstari wa mwisho wa kanuni, na kwamba itakuwa nini ni akarudi.
Hivyo hapa hii ni sawa kitu kama kufanya kurudi x.
>> Na tu kuonyesha wewe.
Na kisha, itakuwa kazi tu kama hiyo.
Hivyo basi mimi kuendelea na hii.
>> Hivyo mwingine kama.
Na kwa kweli, siwezi kurudi chochote Ningependa.
Hivyo mimi si hata kuwa na kurudi Booleans wakati wote,
Naweza tu kurudi kitu kingine.
Hivyo siwezi kufanya kurudi kubeba.
>> Hivyo kama x ni sawa na usawa, ni kwenda na kurudi kubeba.
Vinginevyo, ni kwenda na kurudi KWELI.
Pia naweza kufanya vector au kweli kitu chochote.
>> Na kawaida katika statically lugha typed,
wewe d na kutaja aina hapa.
Na taarifa kwamba inaweza tu kuwa kitu chochote.
Na R ni akili ya kutosha kwamba tu kufanya hivyo na itakuwa kazi nzuri.
>> Hivyo basi mimi kufafanua hili.
Unexpected-- oh sorry.
Ni lazima brace curly hapa.
OK.
Baridi.
Wote haki.
Hivyo sasa hebu kulinganisha 3 na sawa 3.
Hivyo ni lazima return-- yeah-- thamani kubeba.
>> Hivyo sasa jambo zaidi kwa ujumla ni kama nini kuhusu miundo mingine data.
Hivyo una kazi hii.
Hii ni kwenda kufanya kazi ya aina yoyote ya thamani kama 3 au numeric yoyote,
kwa maneno mengine, mara mbili.
>> Lakini nini kuhusu kitu kama vector.
Hivyo kile kinachotokea kama wewe do-- hivyo mimi nina kwenda hawawajui Val, kusema, 4 hadi 6.
Hivyo kama mimi kurudi, hii ni vector kutoka 4, 5, 6.
>> Sasa hebu angalia nini kinatokea kama mimi kufanya bounded.compare Val.
Hivyo hii ni kwenda kukupa 15 1251.
Hivyo kwa maneno mengine, ni kusema kama ukiangalia katika hali hii
hivyo anasema x ni chini kuliko au kitu.
Hivyo hii ni kidogo utata kwa sababu sasa
wewe tu hawajui nini kinaendelea.
Kwa hiyo mimi nadhani jambo moja kwamba kweli vizuri kuhusu kujaribu tu Debug
ni kwamba unaweza tu kufanya Val ni mkubwa kuliko na kuona nini kinatokea huko.
>> Hivyo val-- ni kwa default 5 ili hebu tu Val zaidi kuliko 5.
Hivyo hii ni vector uongo uongo KWELI.
Hivyo sasa wakati wewe ni kuangalia hii, ni kwenda kusema kama,
na basi ni kwenda kukupa hii ni vector ya uongo uongo KWELI.
>> Hivyo wakati wewe kupitisha hii katika R, R hana wazo nini unachokifanya.
Kwa sababu anatarajia moja moja thamani, ambayo ni Boolean, na sasa
wewe ni kutoa ni vector ya Booleans.
Hivyo kwa default, R ni kwenda kusema nini heck,
Mimi nina kwenda kwa kudhani kuwa uko kwenda kuchukua kipengele kwanza hapa.
Hivyo nina kwenda kwa say-- mimi nina kwenda kudhani kwamba hii ni UONGO.
Hivyo ni kwenda kusema hakuna, hii si sahihi.
>> Vile vile, ni kwenda kuwa Val sawa sawa.
No, sorry 5.
Na ni pia kwenda kuwa uongo pia.
Hivyo ni kwenda kusema hapana, si kweli kama vizuri hivyo ni
kwenda na kurudi hii moja ya mwisho.
>> Hivyo hii ni ama jambo zuri au baya kitu, kulingana na jinsi wewe kuangalia yake.
Kwa sababu wakati uko kujenga kazi hizo,
wewe si kweli kujua nini kinaendelea.
Hivyo wakati mwingine wewe d wanataka makosa, au labda unataka tu onyo.
Katika kesi hiyo, R haina kufanya hivyo.
Hivyo ni kweli hadi wewe msingi mbali ya nini
unafikiri lugha lazima kufanya katika kesi hii
kama wewe kupita katika vector ya Booleans wakati wewe ni kufanya kama hali hiyo.
>> Basi hebu kusema kwamba alikuwa awali moja na kama mwingine kurudi TRUE na uko
kwenda na kurudi FALSE.
Hivyo njia moja ya abstracting hii ni kusema mimi
hawana hata haja ya jambo hili kwa masharti.
Kitu kingine siwezi kufanya ni tu kurudi maadili wenyewe.
Hivyo kama wewe taarifa, kama wewe kufanya Val ni mkubwa kuliko 5,
hii ni kwenda na kurudi vector uongo uongo KWELI.
>> Labda hii ni nini wanataka kwa ajili ya bounded.compare.
Unataka kurudi vector ya Booleans ambapo inalinganishwa kila moja ya maadili
kwa wenyewe.
Hivyo unaweza tu bounded.compare kazi x, a sawa 5.
Na kisha badala ya kufanya hii kama mwingine hali,
Mimi tu kwenda na kurudi x ni mkubwa kuliko 5.
Hivyo kama ni kweli, basi ni kwenda na kurudi KWELI.
Na kisha kama si, ni kwenda na kurudi FALSE.
>> Na hii kazi kwa ajili yoyote ya miundo haya.
Hivyo siwezi bounded.compare c 1 6 au 9 na kisha mimi nina kwenda kusema ni sawa na 6,
kwa mfano.
Na kisha kwenda kukupa Boolean haki
vector kwamba wewe ni kubuni.
>> Hivyo wale ni kazi tu na sasa napenda tu
kuonyesha baadhi visuals mwingiliano.
Sidhani mimi kweli kuwa Wi-Fi hapa hivyo basi mimi tu kwenda mbele
na ruka hii moja mimi nadhani.
>> Lakini jambo moja kwamba ni baridi ingawa ni kwamba kama wewe tu
wanataka mtihani rundo la amri mbalimbali data,
kuna kundi la datasets mbalimbali ambayo tayari preloaded katika R.
Hivyo mmoja wao ni kuitwa iris CCD.
Hii ni moja ya vizuri zaidi inayojulikana wale katika kujifunza mashine.
Wewe utakuwa kawaida tu kufanya aina fulani ya kesi mtihani ili kuona kama kanuni yako anaendesha.
Basi hebu tu kuangalia nini iris ni.
>> Kwa hiyo, jambo hili ni kwenda kuwa frame data.
Na ni aina ya muda mrefu kwa sababu I just kuchapishwa iris.
Ni uchapishaji nje jambo nzima.
Hivyo ina majina yote haya tofauti.
Hivyo iris ni mkusanyiko maua ya tofauti.
Katika kesi hiyo, Ni kuwaambia wewe aina yake,
widths haya yote tofauti na urefu wa sepal na petal.
>> Na hivyo kwa kawaida, kama unataka magazeti iris,
kwa mfano, hawataki kuwa ni kufanya yote haya kwa sababu ambayo inaweza kuchukua zaidi ya
console yako yote.
Hivyo jambo moja kwamba kweli nzuri ni kichwa kazi.
Hivyo kama wewe tu kufanya kichwa iris, hii nitakupa
safu ya kwanza tano, au sita mimi nadhani.
Na kisha vizuri, unaweza tu kutaja hapa.
Hivyo 20-- hii nitakupa wewe kwanza safu 20.
Na mimi kwa kweli ilikuwa ni aina ya kushangaa kwamba hii
aliyonipa sita hivyo basi mimi kwenda mbele na kuangalia iris-- au kichwa, sorry.
Na hapa itakuwa kutoa wewe nyaraka
ya nini thamani kichwa gani.
Hivyo kuirudisha kwanza au mwisho wa kitu.
Na kisha mimi nina kwenda kuangalia defaults.
Na kisha anasema default njia ya kichwa x na n sawa 6L.
Hivyo hii anarudi kwanza mambo sita.
Na vile vile kama taarifa hapa, mimi hakuwa na bayana n sawa na 6.
By default inatumia sita, mimi nadhani.
Na kisha, kama nataka kutaja baadhi ya thamani, basi mimi unaweza kuona kuwa vilevile.
>> Hivyo kwamba ni baadhi ya amri rahisi na hapa mwingine moja ambayo just-- vizuri,
Mimi can-- hii ni kweli kidogo ngumu zaidi,
lakini hii itakuwa tu kuchukua darasa ya kila safu ya CCD iris.
Hivyo hii nitakuonyesha nini kila moja ya haya nguzo ni katika suala la aina yao.
Hivyo sepal urefu ni numeric, sepal upana ni numeric.
Maadili haya yote ni tu numeric kwa sababu unaweza kuwaambia kutoka data hii
muundo hizi ni wote kwenda numeric.
>> Na safu Species ni kwenda kuwa sababu.
Hivyo kawaida, unaweza kudhani kuwa hii ni kama kamba tabia.
Lakini kama wewe tu kufanya irisSpecies, na kisha mimi nina kwenda kufanya kichwa 5,
na hii ni kwenda magazeti maadili mitano ya kwanza.
>> Na kisha taarifa ngazi hii.
Hivyo hii ni saying-- hii ni njia R ya kuwa na vigezo categorical.
Hivyo badala ya kuwa masharti tabia,
ina ngazi kubainisha ambayo ya mambo haya ni.
>> Basi hebu kusema irisSpecies 1.
Hivyo kile unataka kufanya hapa ni mimi nina subsetting kwa safu hii Spishi.
Hivyo hii inachukua Aina safu na kisha
ni bahati ya kupata kipengele kwanza.
Hivyo hii lazima kukupa setosa.
Na pia inakupa ngazi hapa.
>> Hivyo unaweza pia kulinganisha hii setosa tabia
na hii si kwenda kuwa TRUE kwa sababu moja
ni ya aina tofauti kuliko nyingine.
Au mimi nadhani ni kweli kwa sababu R ni akili zaidi kuliko hiyo.
Na inaonekana wakati huu na kisha anasema, labda hii ni nini unataka.
Hivyo ni kwenda kusema tabia kamba setosa ni sawa na hii moja.
Na kisha vile vile, unaweza pia kunyakua tu hizi kama kadhalika.
>> Hivyo kwamba ni tu aina fulani ya amri ya haraka ya CCD.
Hivyo hapa ni baadhi ya utafutaji data.
Hivyo hii ni kidogo zaidi wanaohusika na uchambuzi data.
Na hii ni kuchukuliwa kutoka kwa baadhi ya bootcamp katika R kwa maana Berkeley.
>> Hivyo maktaba kigeni.
Hivyo nina kwenda kupakia katika maktaba hiyo kuitwa kigeni.
Hivyo hii ni kwenda nipe read.dta hivyo kudhani kuwa nina CCD hii.
Hii ni kuhifadhiwa katika sasa kazi directory ya console yangu.
Basi hebu tu kuona nini directory kazi ni.
>> Hivyo hapa ni kazi directory yangu.
Na kusoma dot data, hii kitu, ni kusema faili hili
iko katika folder data ya kazi saraka hii ya sasa.
Na read.dta hii si default amri.
Mimi nadhani kubeba katika tayari.
IEI kudhani Mimi kubeba huu katika tayari.
>> Lakini hivyo read.dta si kwenda kuwa amri default.
Na kwamba ni kwa nini wewe ni kwenda kuwa na shehena katika maktaba hii package--
mfuko huu inaitwa kigeni.
Na kama huna mfuko, nadhani
kigeni ni mmoja wa wale kujengwa katika.
Vinginevyo, unaweza pia kufanya install.packages
na hii itakuwa kufunga mfuko.
Na hii nitakupa R. Uh, hakuna.
Na kisha mimi nina kwenda tu kuacha hii kwa sababu mimi tayari kuwa nayo.
>> Lakini nini ni nzuri kuhusu R ni kwamba usimamizi mfuko
mfumo ni kifahari sana.
Kwa sababu itakuwa kuhifadhi kila kitu kweli nicely kwa ajili yenu.
Hivyo katika kesi hii, ni kwenda kuhifadhi katika, naamini hii maktaba hapa.
>> Hivyo wakati wowote unataka kufunga paket mpya,
ni tu rahisi kama kufanya install.packages
na R kusimamia yote paket kwa ajili yenu.
Hivyo huna kufanya kitu katika Python, ambapo una mfuko nje
mameneja kama karatasi Anaconda ambapo wewe ni
doing-- kufunga paket nje ya Python
na kisha kujaribu kukimbia nao mwenyewe.
Hivyo hii ni kwa kweli ni nzuri njia.
>> Na install.packages inahitaji internet.
Inachukua ni kutoka server na there kwamba
kukusanya yote paket inaitwa CRAN.
Na unaweza bayana ambayo aina ya kioo unataka kupakua paket kutoka.
>> Hivyo hapa I am kuchukua CCD hii.
Mimi nina kusoma katika kutumia kazi huu.
Hivyo basi mimi kwenda mbele na kufanya hivyo.
>> Basi hebu kudhani kwamba una CCD hii
na una kabisa sijui ni nini.
Na hii kwa kweli inakuja up haki mara nyingi katika sekta ya
ambapo wewe tu haya tani na tani ya mambo messy
na wao uko incredibly unlabeled.
Hivyo hapa nina hii CCD na sijui
nini ni hivyo mimi nina tu kuonyesha kwa kuangalia ni nje.
>> Hivyo nina kwenda kufanya kichwa kwanza.
Hivyo mimi kuangalia kwanza sita nguzo ya nini CCD hii ni.
Hivyo hii ni hali, pres04, na kisha hizi aina tofauti zote za nguzo.
Na nini kuvutia hapa, mimi nadhani, ni kwamba
ingekuwa kudhani kwamba hii inaonekana kama aina fulani ya uchaguzi.
Na mimi nadhani tu kutoka kuangalia faili
jina hii ni aina fulani ya mkusanyiko ya data juu ya wagombea au wapiga kura
ambao walipiga kura kwa marais maalum au wagombea rais
kwa uchaguzi wa 2004.
>> Hivyo hapa ni maadili 1, 2 hivyo njia moja ya kuhifadhi
wagombea rais ni majina yao.
Katika kesi hii, inaonekana kama wao uko maadili tu integer.
Hivyo mwaka 2004, ilikuwa Bush dhidi ya Kerry naamini.
Na sasa, hebu sema wewe tu hawajui kama 1 sambamba na Bush au 2
sambamba na Kerry au na kadhalika na kadhalika, haki?
>> Na hii ni, tu kwangu, tatizo haki ya kawaida.
Hivyo unaweza kufanya nini katika kesi hii?
Basi hebu angalia mambo haya mengine yote.
>> hali, mimi nina kuchukua hii linatokana na mataifa tofauti.
partyid, kuongeza mapato.
Hebu tuangalie partyid.
Hivyo labda jambo moja unaweza kufanya ni kuangalia kila ya uchunguzi
kuwa na partyid ya Republican au Democrat au kitu.
Basi hebu tu kuangalia nini partyid ni.
>> Hivyo nina kwenda kuchukua dat na kisha mimi nina kwenda
kufanya ishara hii ya dola operator kwamba sikuwa awali
na hii ni kwenda subset kwa safu hiyo.
Na kisha mimi nina kwenda kichwa huu katika 20, tu kuona nini hii inaonekana kama.
>> Hivyo hii ni tu rundo la NAS.
Hivyo kwa maneno mengine, una kukosa data kuhusu guys haya.
Lakini pia taarifa hii dat partyid ni sababu
hivyo hii inakupa makundi mbalimbali.
Hivyo kwa maneno mengine, partyid inaweza kuchukua Democrat, Republican, Independent,
au kitu kingine.
>> Basi hebu kwenda mbele na hebu kuona yupi kati ya hawa is-- oh, OK.
Hivyo nina kwenda kwa subset kwa partyid na kisha
kuangalia ambayo ndio ni Democrat, kwa mfano.
Hii ni kwenda kukupa Boolean, Boolean mkubwa wa TRUEs na FALSEs.
>> Na sasa, hebu sema Nataka kwa subset kwa guys haya.
Hivyo hii ni kwenda kuchukua dat yangu na subset kwa namna yoyote uchunguzi
kuwa sawa partyid sawa Democrat.
Na hii ni muda mrefu kabisa kwa sababu kuna wengi wao.
Hivyo sasa, mimi nina kwenda kichwa hii katika 20.
>> Na kama wewe taarifa, sawa sawa ni ya kuvutia katika kwamba wewe ni
already-- wewe pia ikiwa ni pamoja na NAS.
Hivyo katika kesi hii, wewe bado hawawezi kupata taarifa yoyote kwa sababu sasa una Nas
na wewe tu wanataka kuona ambayo ya uchunguzi yanahusiana na Democrat
na si hizi kukosa maadili wenyewe.
Hivyo ni jinsi gani unaweza kujikwamua Nas haya?
>> Hivyo hapa mimi nina kutumia tu juu ya msingi juu yangu mshale na kisha kusema kusonga kote.
Na kisha hapa mimi nina kwenda tu kusema is.na datpartyid.
Hivyo hii na na kuchukua mbili vectors mbalimbali Boolean
na kusema ni kwenda kuwa Kweli na uongo kwa mfano.
Hivyo ni kwenda kufanya hili sehemu-busara.
Hivyo hapa mimi kusema kuchukua frame data, subset
na wale kwamba yanahusiana na Democrat, na kuondoa yao yoyote ambayo si NA.
>> Hivyo will-- hii lazima kukupa kitu.
Hebu angalia is.na.
Hebu jaribu is.na datpartyid.
Na hii wanapaswa kutoa you-- sorry-- tu vector Boolean.
Na kisha, kwa sababu ni muda mrefu, Mimi nina kwenda subset 20.
OK.
Hivyo hii lazima kazi.
>> Na hii moja pia kuwa TRUEs.
Ah, hivyo makosa yangu hapa ni kwamba I'm-- mimi kutumia C ++ na R kubadilishana hivyo mimi kufanya
kosa hili wakati wote.
na operator ni kweli moja unataka.
Wewe hawataki kutumia mbili ampersands, tu mmoja.
OK.
>> Basi hebu angalia.
Hivyo sisi subsetted kwa partyid ambapo wao uko Democrat
na siyo kukosa maadili.
Na sasa hebu tuangalie ambayo ndio wao walipiga kura kwa ajili ya.
Hivyo inaonekana kama wengi wao walipiga kura kwa ajili ya 1.
Hivyo mimi nina kwenda mbele na kusema kwamba ni Kerry.
>> Na vile vile, unaweza pia kwenda Republican
na hopefully, hii lazima kukupa 2.
Ni tu rundo la nguzo tofauti.
Na hakika, ni 2.
Hivyo partyid wote Republican, wengi wao ni kupiga kura kwa ajili ya 2.
>> Hivyo inaonekana kama, tu kwa kuangalia hii,
Republican ni kwenda kuwa very-- au partyid
ni kwenda kuwa sana sababu kubwa katika kuamua
ambayo mgombea wao uko kwenda kupiga kura kwa ajili ya.
Na hii ni wazi kweli kwa ujumla.
Na hii mechi yako Intuition, bila shaka.
Hivyo inaonekana kama mimi nina mbio nje ya muda ili
napenda tu lazima kwenda mbele na kuonyesha baadhi ya picha ya haraka.
Hivyo hapa ni kitu ambacho ni kidogo ngumu zaidi na taswira.
Hivyo katika kesi hii, hii ni sana uchambuzi rahisi ya kuangalia tu kile
rais wa '04 ni.
>> Hivyo katika kesi hii, hebu sema wewe alitaka kujibu swali hili.
Hivyo tuseme sisi alitaka kujua kupiga kura tabia mwaka 2004 rais uchaguzi
na jinsi inatofautiana na mbio.
Hivyo si tu unataka kuona tabia ya kupiga kura,
lakini unataka subset ya kila mbio na aina ya muhtasari huo.
Na unaweza tu kuwaambia na nukuu hii tata
kwamba hii ni aina ya kupata hazy.
>> Hivyo moja ya R ya juu zaidi paket kwamba pia aina ya hivi karibuni
inaitwa dplyr.
Hivyo ni hii moja hapa hapa.
Na ggg-- ggplot2 ni nzuri tu njia ya kufanya visualizations bora
kuliko kujengwa katika moja.
>> Hivyo nina kwenda kupakia maktaba hizi mbili.
Na kisha, mimi nina kwenda mbele na kukimbia amri hii.
Unaweza tu kutibu hii kama sanduku nyeusi.
>> Nini kinachotokea ni kwamba bomba hili operator ni kupita katika hoja hii
katika hapa.
Hivyo mimi nina akisema kikundi na dat mbio na kisha rais 04.
Na kisha, amri hizi nyingine zote ni kuchuja na kisha muhtasari
ambapo mimi nina kufanya hesabu na basi mimi nina mipango ya hapa.
OK baridi.
Basi hebu kwenda mbele na kuona nini hii inaonekana kama.
>> Hivyo nini kinatokea hapa ni kwamba mimi tu walipanga kila ya jamii na kisha
ambayo ndio wao walipiga kura kwa ajili ya.
Na hizi mbili tofauti maadili yanahusiana na 2 na 1.
Kama unataka kuwa zaidi kifahari, unaweza pia
bayana tu kwamba 2 ni Kerry-- au 2 ni Bush, na kisha 1 ni Kerry.
Na unaweza pia kuwa kwamba katika legend yako.
>> Na unaweza pia umegawanyika grafu hizi bar.
Kwa sababu jambo moja ni kwamba, kama taarifa,
hii si rahisi sana kutambua ambayo ya maadili hizi mbili ni kubwa.
Hivyo jambo moja wewe d wanataka kufanya ni kuchukua eneo hili bluu
na tu hoja hiyo juu ya hapa hivyo unaweza kulinganisha hizi mbili upande kwa upande.
Na mimi nadhani hiyo ni kitu mimi hawana muda wa kufanya hivi sasa,
lakini hiyo ni pia ni rahisi sana kufanya.
Unaweza tu kuangalia katika mtu kurasa za ggplot.
Hivyo unaweza tu ggplot kama kuwa na kusoma katika ukurasa hii mtu.
>> Hivyo basi mimi tu haraka kuonyesha baadhi ya mambo ya baridi.
Hebu kwenda mbele na kwenda to-- tu maombi ya kujifunza mashine.
Basi hebu kusema tuna hizi tatu paket hivyo mimi nina kwenda kupakia hizi katika.
Hivyo hii Prints tu nje baadhi habari baada ya mimi kubeba katika kitu.
Hivyo ninachosema read.csv hii, CCD hili, na sasa
Mimi nina kwenda mbele na kuangalia na kuona nini ndani CCD hii.
>> Hivyo kwanza 20 uchunguzi.
Hivyo mimi tu X1, X2, na Y. hiyo Inaonekana kama rundo la maadili haya
ni kuanzia labda 20-80 au hivyo.
Na kisha vile vile kwa X2 na kisha hii Y inaonekana kuwa maandiko 0 na 1.
>> Ili kuthibitisha hili, siwezi tu kufanya muhtasari data X1.
Na kisha vile vile kwa hizi nguzo mengine yote.
Hivyo muhtasari ni njia ya haraka ya kuonyesha wewe tu maadili ya haraka.
Oh, sorry.
Hii moja lazima Y.
>> Hivyo katika kesi hii, anatoa quantiles, medians, maxes pia.
Katika kesi hiyo, dataY, unaweza kuona kwamba ni tu kwenda kuwa 0 na 1.
Pia maana ni kusema 0.6, tu ina maana kwamba ni
Inaonekana kama nina 1s zaidi ya sekunde 0.
>> Hivyo basi mimi kwenda mbele na show nini hii inaonekana kama.
Hivyo mimi nina kwenda tu njama hii.
Hebu angalia jinsi ya wazi hii.
Oh OK.
OK.
>> Hivyo hii ni nini inaonekana kama.
Hivyo inaonekana kama njano mimi maalum kama 0, na kisha nyekundu mimi maalum kama 1s.
Hivyo hapa inaonekana kama pointi studio na
Inaonekana kama wewe tu alitaka baadhi aina ya kuunganisha juu ya hili.
>> Na napenda tu kwenda mbele na show baadhi ya kujengwa katika kazi hizi.
Hivyo hapa ni lm.
Hivyo hii ni kujaribu tu fit line hii.
Kwa hiyo kile ni njia bora kwamba naweza fit line kama
kwamba itakuwa bora tofauti aina hii ya kuunganisha.
Na walau, unaweza tu kuona kwamba mimi tu kukimbia amri hizi zote
na kisha, mimi nina kwenda mbele na kuongeza line.
>> Hivyo hii inaonekana kama nadhani bora.
Ni kuchukua moja bora ambayo itapunguza kosa katika kujaribu fit mstari huu.
Ni wazi, hii inaonekana aina ya nzuri, lakini siyo bora.
Na mifano linear, katika ujumla, ni kwenda kuwa
kubwa kweli kweli kwa ajili ya nadharia na aina tu wa jengo misingi ya mashine
kujifunza.
Lakini katika utekelezaji, utaenda wanataka kufanya kitu zaidi kwa ujumla.
>> Hivyo unaweza tu kujaribu kuendesha kitu kinachoitwa mtandao neural.
Mambo hayo ni inazidi kawaida zaidi.
Na wao tu kazi fantastically setidata kubwa.
Hivyo katika kesi hii, sisi tu have-- hebu see-- tuna nrow.
Hivyo nrow ni kusema tu idadi ya mistari.
Hivyo katika kesi hii, mimi kuwa 100 uchunguzi.
>> Hivyo basi mimi kwenda mbele na kutengeneza mtandao neural.
Hivyo hii ni kwa kweli ni nzuri kwa sababu naweza kusema tu nnet
na kisha mimi nina regressing Y. Hivyo Y ni safu hiyo.
Na kisha regressing kwenye nyingine vigezo mbili.
Hivyo hii ni mfupi nukuu kwa X1 na X2.
>> Basi hebu kwenda mbele na kukimbia hii.
Oh, sorry.
Mimi haja ya kuendesha mambo yote haya.
Na hii ni uchapishaji tu nukuu kwa jinsi ya haraka au si haraka ni
converged.
Hivyo inaonekana kama hakuwa hukutana.
Hivyo basi mimi kwenda mbele na magazeti nini hii inaonekana kama.
>> Angalia hapa picha na hapa ni contour kuonyesha jinsi vizuri inafaa.
Na hii ni just-- unaweza kuona hii kwamba hii ni sana, nzuri sana.
Ni inaweza hata kuwa overfitting, lakini pia unaweza
akaunti kwa ajili ya hii na wengine mbinu kama msalaba-uthibitisho.
Na hawa pia ni kujengwa katika R.
>> Na napenda tu kuonyesha kusaidia mashine vector.
Hii ni mwingine kweli ya kawaida mbinu katika kujifunza mashine.
Ni sawa na mifano linear, lakini inatumia kile kinachoitwa njia kernel.
Na hebu angalia jinsi vizuri kwamba hana.
Hivyo hii moja ni sawa na jinsi vizuri mtandao neural hufanya,
lakini ni zaidi laini.
Na hii ni msingi mbali ya what-- jinsi SVMs kazi.
>> Hivyo hii ni tu sana maelezo ya haraka ya baadhi
ya kujengwa katika kazi unaweza kufanya na baadhi ya utafutaji data pia.
Hivyo basi mimi tu kwenda mbele na kwenda nyuma ya slides.
>> Hivyo ni wazi, hii ni si pana sana.
Na hii ni kweli tu teaser kuonyesha nini unaweza kweli kufanya katika R.
Hivyo kama wewe d tu kama kujifunza zaidi, hapa
ni kundi la rasilimali mbalimbali.
>> Hivyo kama wewe ni uzoefu wa vitabu vya kiada au wewe ni tu uzoefu wa kusoma vitu online,
basi hii ni ajabu moja kwa Hadley Wickham,
hawa ambao pia umba kila kweli baridi paket.
Kama wewe ni fond ya video, basi Berkeley ina bootcamp kutisha
hiyo ni several-- hiyo ni aina ya muda mrefu.
Na itakuwa kufundisha karibu kila kitu Ningependa kujua kuhusu R.
>> Na vile vile, kuna Codeacademy na hizi aina nyingine zote
tovuti ya mwingiliano.
Pia ni kupata common-- zaidi na zaidi ya kawaida.
Hivyo hii ni sawa na Codeacademy.
Na hatimaye, kama wewe tu wanataka Jumuiya na kusaidia,
hizi ni kundi la mambo unaweza kwenda.
Ni wazi, sisi bado kutumia orodha ya barua pepe, tu
kama karibu kila mengine lugha ya programu ya jamii.
Na #rstats, hii ni jamii yetu Twitter.
Hiyo ni kweli kawaida kabisa.
Na kisha mtumiaji!
Ni tu mkutano wetu.
>> Na kisha, bila shaka, unaweza kutumia yote haya mengine Q & A mambo,
kama Stack Overflow, Google, na kisha GitHub.
Kwa sababu wengi wa hizi paket na mengi ya jamii
itakuwa unaozingatia kuzunguka zinazoendelea code sababu ni wazi chanzo.
Na ni kweli tu nzuri juu ya GitHub.
Na hatimaye, unaweza kuwasiliana na mimi kama wewe tu una maswali yoyote ya haraka.
Hivyo unaweza kupata yangu juu ya Twitter hapa, tovuti yangu, na tu email yangu.
Hivyo hopefully, kwamba alikuwa something-- tu teaser short
ya nini R ni kweli uwezo wa kufanya.
Na hopefully, wewe tu kuangalia nje ya viungo hivi tatu
na kuona nini unaweza kufanya zaidi.
Na mimi nadhani kwamba tu kuhusu hilo.
Shukrani.
>> [Makofi]