>> [เล่นเพลง]
DUSTIN TRAN: สวัสดี
ดัสตินชื่อของฉัน
ดังนั้นผมจะนำเสนอ การวิเคราะห์ข้อมูลในอาร์
เพียงเล็กน้อยเกี่ยวกับตัวเอง
ฉันปัจจุบันนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาใน วิศวกรรมศาสตร์และวิทยาศาสตร์ประยุกต์
ผมเรียนสี่แยก การเรียนรู้เครื่องและสถิติ
การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ในการวิจัยคือ พื้นฐานจริงๆสิ่งที่
ที่ฉันทำในชีวิตประจำวัน
>> และ R คือโดยเฉพาะอย่างยิ่ง ที่ดีสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
เพราะมันเป็นเรื่องที่ดีมากสำหรับการสร้างต้นแบบ
และมักจะเมื่อคุณกำลังทำอะไรบางอย่าง ของการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากที่มีปัญหา
จะให้ความรู้ความเข้าใจ
และเพื่อให้คุณเพียงแค่ต้องการที่จะมี บางภาษาที่ดีจริงๆที่
เป็นเพียงที่ดีสำหรับการทำ ฟังก์ชั่นเมื่อเทียบ
ที่จะมีการจัดการกับสิ่งที่ระดับต่ำ
ดังนั้นในการเริ่มต้นฉันแค่ไป ที่จะแนะนำสิ่งที่เป็น R, ทำไมจะ
คุณต้องการที่จะใช้มันและ แล้วไปไปสู่​​การสาธิตบาง
และเพียงแค่ไปจากที่นั่น
>> ดังนั้นสิ่งที่เป็น R?
R เป็นเพียงภาษาพัฒนา สำหรับการคำนวณทางสถิติ
และการมองเห็น
ดังนั้นสิ่งนี้หมายความว่า มันเป็นภาษาที่ยอดเยี่ยมมาก
สำหรับการจัดเรียงของสิ่งที่มีข้อตกลงใด ๆ กับ ความไม่แน่นอนหรือข้อมูลการสร้างภาพ
เพื่อให้คุณมีทั้งหมดเหล่านี้ การแจกแจงความน่าจะเป็น
มีจะเป็นกำลัง ฟังก์ชั่น
นอกจากนี้คุณยังจะได้มีความยอดเยี่ยม แพคเกจการวางแผน
>> งูหลามเป็นอีกหนึ่งการแข่งขัน ภาษาสำหรับข้อมูล
และสิ่งหนึ่งที่ผมพบว่า R จะดีกว่ามากที่เป็นการสร้างภาพ
ดังนั้นสิ่งที่คุณจะเห็นในการสาธิตเป็น ดีเป็นเพียงภาษาใช้งานง่ายมาก
ที่เพิ่งทำงานได้ดีมาก
นอกจากนี้ยังเป็นฟรีและเปิดแหล่งที่มาเป็น เป็นภาษาใด ๆ ที่ดีอื่น ๆ ผมคิดว่า
>> และที่นี่, พวงเพียง คำหลักที่คุณโยน
มันเป็นแบบไดนามิกซึ่งหมายความว่าถ้าคุณมี ชนิดเฉพาะที่กำหนดให้วัตถุ
กว่ามันก็จะเปลี่ยนได้ทันที
มันขี้เกียจดังนั้นจึงเป็นสมาร์ทเกี่ยวกับ วิธีการที่จะไม่คำนวณ
ฟังก์ชั่นความหมายจริงๆมันสามารถทำงานได้ ตามออกของฟังก์ชั่นเพื่อ anything--
การเรียงลำดับของการจัดการใด ๆ ที่คุณกำลัง การทำก็จะตามออกฟังก์ชั่น
>> ผู้ประกอบการไบนารีดังนั้นสำหรับตัวอย่างเช่น เป็นเพียงการทำงานโดยเนื้อแท้
และทุกอย่างที่ คุณกำลังจะทำคือ
จะต้องวิ่งออกจากฟังก์ชั่นของตัวเอง
และแล้วเชิงวัตถุเช่นกัน
>> ดังนั้นนี่คือพล็อต XKCD
ไม่เพียงเพราะฉันรู้สึกเหมือน XKCD เป็นพื้นฐานในการเรียงลำดับใด ๆ
ของงานนำเสนอ แต่เป็นเพราะ ฉันรู้สึกเช่นนี้จริงๆ
ตอกจุดที่มากของ เวลาที่คุณกำลังทำเรียงลำดับของข้อมูลบางส่วน
การวิเคราะห์ปัญหาที่เกิดขึ้นไม่ได้ มากวิธีที่รวดเร็วทำงาน
แต่ระยะเวลามันจะ พาคุณไปยังโปรแกรมงาน
ดังนั้นนี่เป็นเพียงการวิเคราะห์ว่า กลยุทธ์หรือมีประสิทธิภาพมากขึ้น
นี้เป็นไปได้ บางสิ่งบางอย่างที่คุณ
จะจัดการจำนวนมากที่มีอยู่ใน การเรียงลำดับของภาษาในระดับต่ำ
ที่คุณจัดการกับความผิดพลาด seg, จัดสรรหน่วยความจำเริ่มต้นให้,
ยังทำให้ฟังก์ชั่นในตัว
และสิ่งนี้จะถูกจัดการทั้งหมด มากอย่างหรูหราในอาร์
>> ดังนั้นเพียงแค่ค้อนนี้ จุดคอขวดที่ใหญ่ที่สุด
เป็นไปได้องค์ความรู้
การวิเคราะห์ข้อมูลดังนั้นเป็นปัญหาที่ยากมาก
ไม่ว่าคุณกำลังทำ การเรียนรู้เครื่องหรือคุณ
ทำเพียงแค่การจัดเรียงของบางอย่าง การสำรวจข้อมูลพื้นฐาน
คุณไม่ต้องการที่จะมี ที่จะใช้เอกสาร
และคอมไพล์แล้ว บางสิ่งบางอย่างทุกครั้งที่คุณ
ต้องการที่จะเห็นสิ่งที่คอลัมน์ดูเหมือน โดยเฉพาะอย่างยิ่งสิ่งที่รายการในเมทริกซ์
ดูเหมือนว่า
ดังนั้นคุณเพียงต้องการที่จะมี บางอินเตอร์เฟซที่ดีจริงๆ
คุณสามารถเรียกใช้ฟังก์ชั่นที่เรียบง่าย ที่ดัชนีสิ่งที่
คุณต้องการและเพียงแค่เรียกใช้จากที่นั่น
และคุณจะต้องโดเมน ภาษาที่เฉพาะเจาะจงสำหรับการนี​​้
และ R จริงๆจะช่วยให้คุณกำหนด ปัญหาและแก้ปัญหาได้ในลักษณะนี้
>> ดังนั้นนี่คือพล็อตแสดงการเขียนโปรแกรม ความนิยมของ R ที่มันหายไปเมื่อเวลาผ่านไป
เพื่อที่คุณจะได้เห็นเช่น 2013 หรือ ดังนั้นมันก็พัดขึ้นอย่างมาก
และนี้ได้รับเพียงเพราะการที่ แนวโน้มใหญ่ในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี
ข้อมูลขนาดใหญ่เกี่ยวกับ
นอกจากนี้ไม่เพียง แต่เทคโนโลยี อุตสาหกรรม แต่จริงๆ
that-- อุตสาหกรรมใด ๆ เพราะ จำนวนมากของอุตสาหกรรม
มีการเรียงลำดับของพื้นฐาน พยายามที่จะแก้ปัญหาเหล​​่านี้
และมักจะคุณสามารถมีที่ดีบางอย่าง วิธีการวัดปัญหาเหล​​่านี้
หรือแม้กระทั่งการกำหนดพวกเขาหรือ การแก้พวกเขาโดยใช้ข้อมูล
ดังนั้นผมคิดว่าตอนนี้ R คือ 11 ภาษาที่นิยมมากที่สุดใน TIOBE
และจะได้รับการเจริญเติบโตตั้งแต่นั้นมา
>> ดังนั้นนี่คือบางมากขึ้น คุณสมบัติของอาร์มันมี
จำนวนมหาศาลของแพคเกจและ สำหรับทุกสิ่งที่แตกต่างกันเหล่านี้
ดังนั้นเวลาที่คุณต้อง ปัญหาบางอย่างมากที่สุด
R เวลาจะมี ฟังก์ชั่นที่สำหรับคุณ
ดังนั้นไม่ว่าคุณต้องการที่จะ สร้างการเรียงลำดับของเครื่องบาง
ขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ที่เรียกว่า ป่าสุ่มหรือต้นไม้ตัดสินใจ
หรือแม้แต่พยายามที่จะใช้ค่าเฉลี่ยของ ฟังก์ชั่นหรือใด ๆ ของสิ่งนี้
R จะมีที่
>> และถ้าคุณทำคุณดูแลเกี่ยวกับ การเพิ่มประสิทธิภาพของสิ่งหนึ่งที่พบบ่อย
คือว่าหลังจากที่คุณเสร็จสิ้นการสร้างต้นแบบ การจัดเรียงของบางภาษาระดับสูง,
คุณจะโยนว่า in-- คุณจะเพียงพอร์ตว่ากว่า
กับบางภาษาระดับต่ำ
มีอะไรที่ดีเกี่ยวกับ R คือว่าเมื่อคุณ ทำต้นแบบนั้นคุณสามารถเรียกใช้ภาษา C ++
หรือ Fortran หรือใด ๆ เหล่านี้ คนที่ต่ำกว่าระดับโดยตรงในอาร์
นั่นคือใครจริงๆ คุณสมบัติเย็นเกี่ยวกับ R,
ถ้าคุณจริงๆดูแลเกี่ยวกับ จุดเพิ่มประสิทธิภาพ
>> และก็ยังดีจริงๆ สำหรับการสร้างภาพบนเว็บ
ดังนั้น D3.js เช่นเป็น ผมคิดว่าการสัมมนาอื่น
ที่เรานำเสนอในวันนี้
และนี้เป็นจริงที่น่ากลัวสำหรับ ทำการสร้างภาพแบบโต้ตอบ
และ D3.js อนุมานว่าคุณมี การเรียงลำดับของข้อมูลบางอย่างจะได้รับการพล็อต
และ R คือวิธีที่ดีของความสามารถในการทำ การวิเคราะห์ข้อมูลก่อนที่จะส่งออก
ไป D3.js หรือแม้กระทั่งการทำงานเพียง D3.js คำสั่งเป็น R ตัวเอง
เช่นเดียวกับทุกเหล่านี้ ห้องสมุดอื่น ๆ ได้เป็นอย่างดี
>> ดังนั้นที่เป็นเพียงการแนะนำของ สิ่งที่เป็น R และเหตุผลที่คุณอาจจะใช้มัน
ดังนั้นหวังว่าฉันได้ เชื่อว่าสิ่งที่คุณ
เกี่ยวกับเพียงแค่พยายามที่จะเห็นสิ่งที่มันต้องการ
ดังนั้นฉันจะไปข้างหน้าและผ่านไป ปัจจัยพื้นฐานบางอย่างเกี่ยวกับวัตถุ R
และสิ่งที่คุณสามารถทำได้จริงๆ
>> ดังนั้นนี่เป็นเพียง พวงของคำสั่งทางคณิตศาสตร์
ดังนั้นพูด you're-- คุณต้องการสร้าง ภาษาที่ตัวเองและคุณเพียงต้องการ
ที่จะมีพวงของเครื่องมือที่แตกต่างกัน
การเรียงลำดับของการดำเนินการใด ๆ ที่คุณคิดว่าคุณต้องการ ต้องการคือสวยมากจะอยู่ในอาร์
>> ดังนั้นนี่คือ 2 บวก 2
นี่คือครั้งที่ 2 ปี่
R มีพวงของในตัวคงที่ ที่คุณมักจะใช้เช่นปี่, E
>> แล้วนี่คือ 7 บวก runif ดังนั้น runif 1
นี้เป็นฟังก์ชั่นที่สร้าง หนึ่งเครื่องแบบสุ่ม 0-1
แล้วมี 3 ถึงพลังของ 4
มีรากที่สองคือ
>> มีการเข้าสู่ระบบเป็น
ดังนั้นการเข้าสู่ระบบจะทำฐาน ชี้แจงด้วยตัวเอง
แล้วถ้าคุณระบุฐานแล้ว คุณสามารถทำฐานสิ่งที่คุณต้องการ
และแล้วนี่คือบางส่วนคำสั่งอื่น ๆ
เพื่อให้คุณมี 23 สมัย 2
แล้วคุณมีส่วนที่เหลือ
แล้วคุณมีทางวิทยาศาสตร์ สัญกรณ์ถ้าคุณยัง
ต้องการที่จะทำมากขึ้นเพียงและ สิ่งที่ซับซ้อนมากขึ้น
>> ดังนั้นนี่คือที่ได้รับมอบหมาย
ที่ได้รับมอบหมายโดยทั่วไปดังนั้นใน R จะทำกับลูกศร
ดังนั้นจึงเป็นเรื่องที่น้อยกว่าแล้วยัติภังค์
ดังนั้นที่นี่ฉันแค่กำหนด 3 Val ตัวแปร
>> แล้วผมพิมพ์ออก Val และจากนั้นก็พิมพ์ออกสาม
โดยค่าเริ่มต้นในล่าม R มัน สิ่งที่จะพิมพ์ออกมาให้คุณ
ดังนั้นคุณจึงไม่ต้องระบุพิมพ์ Val เวลาที่คุณต้องการที่จะพิมพ์อะไรบางอย่างใด
คุณก็สามารถทำ Val และ แล้วมันจะทำเพื่อคุณ
>> นอกจากนี้คุณยังสามารถใช้เท่ากับในทางเทคนิค เป็นผู้ประกอบการที่ได้รับมอบหมาย
มีรายละเอียดปลีกย่อยเล็กน้อยเป็น ระหว่างการใช้ลูกศร
ผู้ประกอบการและเท่าเทียมกัน ผู้ประกอบการที่ได้รับมอบหมาย
โดยส่วนใหญ่การประชุมทุกคน ก็จะใช้ประกอบการที่ลูกศร
>> และที่นี่ผมกำหนดนี้ สัญกรณ์เฉียงเรียกว่า 1 ลำไส้ใหญ่ 6
นี้จะสร้างเวกเตอร์ 1-6
และนี่ดีจริงๆแล้วเพราะ คุณเพียงแค่กำหนดเวกเตอร์วาล
และที่ทำงานด้วยตัวเอง
>> ดังนั้นนี่เป็นที่เรียบร้อยแล้วไปจาก single-- ข้อมูลที่ใช้งานง่ายมาก
โครงสร้างของเพียงสองเท่าของ บางประเภทของชนิดเป็นเวกเตอร์
และที่จะเก็บรวบรวมทั้งหมด ค่าสเกลาร์สำหรับคุณ
ดังนั้นหลังจากที่ไปจากเกลาคุณ มีวัตถุ R และนี่คือเวกเตอร์
เวกเตอร์เป็นประเภทใด คอลเลกชันของชนิดเดียวกัน
ดังนั้นนี่คือพวงของเวกเตอร์
>> ดังนั้นนี่คือตัวเลข
ตัวเลขเป็นวิธีที่อาร์พูดว่าคู่
และอื่น ๆ โดยค่าเริ่มต้นใด ๆ ตัวเลขจะเป็นคู่
>> ดังนั้นถ้าคุณมีค 1.1, 3, เชิงลบ 5.7, c คือฟังก์ชั่น
นี้เชื่อมทั้งสาม ตัวเลขเป็นเวกเตอร์
และนี่จะ be-- ดังนั้นหาก คุณสังเกตเห็น 3 ด้วยตัวเอง
ปกติคุณจะถือว่า ที่นี้เป็นเหมือนจำนวนเต็ม
แต่เนื่องจากเวกเตอร์ทั้งหมด เป็นประเภทเดียวกัน
นี้เป็นเวกเตอร์ของคู่ หรือตัวเลขในกรณีนี้
>> rnorm เป็นฟังก์ชั่นที่สร้าง มาตรฐาน variables-- ปกติ
หรือค่าปกติมาตรฐาน
และฉันระบุสองของพวกเขา
ดังนั้นฉันทำ rnorm 2 กำหนดว่า devs และจากนั้นผมพิมพ์ออก devs
ดังนั้นเหล่านี้เป็นเพียงสอง ค่าปกติแบบสุ่ม
>> และแล้ว ints ถ้าคุณทำ คุณดูแลเกี่ยวกับจำนวนเต็ม
ดังนั้นนี่เป็นเพียงเกี่ยวกับหน่วยความจำ การจัดสรรและการประหยัดขนาดหน่วยความจำ
ดังนั้นคุณจะต้องผนวก หมายเลขของคุณโดยทุนลิตร
>> โดยทั่วไปนี้คือ สัญกรณ์ประวัติศาสตร์อาร์
สำหรับสิ่งที่เรียกว่าจำนวนเต็มยาว
ดังนั้นเวลาส่วนใหญ่ของคุณจะ จะจัดการกับคู่ผสม
และถ้าคุณเคยจะภายหลัง ในการเพิ่มประสิทธิภาพของรหัสของคุณ
คุณก็สามารถเพิ่มเหล่านี้แอลเอ หลังจากนั้นหรือในระหว่างนั้น
ถ้าคุณต้องการ precognitive เกี่ยวกับสิ่งที่ คุณกำลังจะทำตัวแปรเหล่านี้
>> ดังนั้นนี่คือเวกเตอร์ของตัวละคร
ดังนั้นอีกครั้งฉันเชื่อมโยง สามสายในเวลานี้
ขอให้สังเกตว่าสายคู่และ สายเดียวเดียวกันในอาร์
ดังนั้นผมจึงมีอาเธอร์และมาร์วินและอื่น ๆ เมื่อฉันพิมพ์มันออกมาทั้งหมดของพวกเขา
จะแสดงให้สายสอง
และถ้าคุณยังต้องการที่จะรวมถึง สตริงคู่หรือเตียงเดี่ยว
ในตัวละครของคุณแล้วคุณสามารถ ทั้งสลับสายของคุณ
>> ดังนั้น marvin สำหรับ องค์ประกอบที่สองนี้เป็น
จะ show-- คุณ เพียงแค่มีสายสอง
แล้วสายเดียว ดังนั้นนี้จะสลับกัน
มิฉะนั้นถ้าคุณต้องการใช้คู่ ประกอบสตริงในสตริงคู่
เมื่อคุณประกาศมันแล้ว คุณเพียงแค่ใช้ประกอบการหลบหนี
ดังนั้นคุณทำเครื่องหมายทับขวาสตริงคู่
>> และในที่สุดเรายัง มีเวกเตอร์ตรรกะ
ดังนั้น logical-- เพื่อ TRUE และเท็จและพวกเขากำลัง
จะเป็นตัวพิมพ์ใหญ่ทั้งหมด
และจากนั้นอีกครั้งฉันเชื่อมโยง พวกเขาแล้วการกำหนดให้พวกเขา bools
ดังนั้น bools จะแสดง คุณ TRUE, FALSE และ TRUE
>> ดังนั้นนี่คือการจัดทำดัชนี vectorized
ดังนั้นในการเริ่มต้นผม กำลังการฟังก์ชัน
นี้เรียกว่า sequence-- ลำดับที่ 2-12
และผมจะลำดับ 2
ดังนั้นมันจะทำ 2, 4, 6, 8, 10 และ 12
แล้วฉันทำดัชนี เพื่อให้ได้องค์ประกอบที่สาม
>> ดังนั้นสิ่งหนึ่งที่จะเก็บไว้ในใจคือ ที่ดัชนี R โดยเริ่มต้นตั้งแต่วันที่ 1
ดังนั้น Vals 3 เป็นไปเพื่อให้ คุณองค์ประกอบที่สาม
นี้คือการจัดเรียงที่แตกต่างจากคนอื่น ๆ ภาษาที่มันเริ่มต้นจากศูนย์
ดังนั้นใน C หรือ C ++ เช่นคุณ จะได้รับองค์ประกอบที่สี่
>> และนี่คือ Vals 3-5
ดังนั้นสิ่งหนึ่งที่เป็น เย็นจริงๆคือคุณ
สามารถสร้างตัวแปรชั่วคราวภายใน แล้วก็ใช้พวกเขาในทันที
ดังนั้นนี่คือ 3-5
ดังนั้นฉันสร้างเวกเตอร์ 3, 4 และ 5 แล้ว
ฉันจะได้รับการจัดทำดัชนีที่สาม สี่และห้าองค์ประกอบ
>> ดังนั้นทำนองเดียวกันคุณสามารถ นามธรรมนี้เพื่อทำ
การเรียงลำดับใด ๆ ของเวกเตอร์ ที่ช่วยให้คุณจัดทำดัชนี
ดังนั้นนี่คือ Vals แล้ว ครั้งแรกที่สามและองค์ประกอบที่หก
แล้วถ้าคุณต้องการ ที่จะทำสมบูรณ์,
ดังนั้นคุณก็ทำลบ และหลังจากนั้นที่จะ
ให้ทุกสิ่งที่ไม่ ครั้งแรกที่สามหรือองค์ประกอบที่หก
ดังนั้นนี้จะเป็น 4, 8 และ 10
>> และถ้าคุณต้องการที่จะได้รับ แม้จะสูงขึ้น
คุณสามารถเชื่อมเวกเตอร์บูลีน
ดังนั้นดัชนีนี้เป็นไปเพื่อให้คุณ นี้เวกเตอร์บูลีนที่มีความยาว 6
ดังนั้นตัวแทนจุลภาค TRUE 3
นี้จะทำซ้ำ TRUE สามครั้ง
ดังนั้นนี้จะให้คุณ เวกเตอร์ TRUE, TRUE, TRUE
>> ตัวแทน FALSE 4-- นี้จะให้คุณ เวกเตอร์ของเท็จเท็จเท็จเท็จ
และแล้วคจะไปเชื่อม ทั้งสอง Booleans กัน
ดังนั้นคุณจะได้รับสาม TRUEs แล้วสี่ falses
>> เพื่อที่ว่าเมื่อคุณดัชนี Vals คุณ จะได้รับ TRUE, TRUE, TRUE
เพื่อที่จะบอกว่าใช่ ฉันต้องการทั้งสามองค์ประกอบ
และแล้วเท็จเท็จ เท็จเท็จที่เกิดขึ้น
จะบอกว่าไม่มีผมไม่ต้องการองค์ประกอบเหล่านั้น ดังนั้นมันจะไม่กลับมา
>> และผมคิดว่ามีจริง typo ที่นี่ เพราะไม่ว่าจะเป็นซ้ำ TRUE 3
และทำซ้ำ FALSE 4 และในทางเทคนิคคุณ มีเพียงหกองค์ประกอบเพื่อให้ทำซ้ำเท็จ
ก็ควรที่จะทำซ้ำ FALSE 3
ผมคิดว่า R คือยังฉลาดพอที่ดังกล่าว ว่าถ้าคุณเพียงแค่ระบุ 4 ที่นี่แล้ว
มันจะไม่ได้ข้อผิดพลาดออก
มันก็จะทำให้คุณมีค่านี้
ดังนั้นมันก็จะไม่สนใจที่สี่เท็จ
>> ดังนั้นนี่คือการกำหนด vectorized
ดังนั้น set.seed-- นี้เพียงชุด เมล็ดพันธุ์สำหรับตัวเลข pseudorandom
ดังนั้นฉันตั้งเมล็ด 42 ซึ่งหมายความว่าถ้าฉันสร้าง
สามสุ่มปกติ ค่านิยมและแล้วถ้าคุณ
วิ่ง set.seed ด้วยตัวคุณเอง เครื่องคอมพิวเตอร์โดยใช้ค่าเดียวกัน 42,
แล้วคุณยังได้รับ เดียวกันสามปกติแบบสุ่ม
>> ดังนั้นนี่เป็นสิ่งที่ดีจริงๆ สำหรับการทำสำเนา
โดยปกติเมื่อคุณกำลังทำบางอย่าง การเรียงลำดับของการวิเคราะห์ทางวิทยาศาสตร์
คุณต้องการที่จะตั้งค่าเมล็ดพันธุ์
วิธีการที่นักวิทยาศาสตร์อื่น ๆ สามารถเพียง ทำซ้ำรหัสเดียวกันแน่นอนคุณได้
ทำเพราะพวกเขาจะมีที่แน่นอน ตัวแปรสุ่ม that-- เดียวกันหรือแบบสุ่ม
ค่าที่คุณได้นำออกมาได้เป็นอย่างดี
>> และเพื่อให้การกำหนด vectorized ที่นี่มีการแสดง Vals 1-2
ดังนั้นมันจะใช้เวลาสองคนแรกองค์ประกอบ ของ Vals แล้วกำหนดให้พวกเขา 0
แล้วคุณยังสามารถทำ สิ่งที่คล้ายกับ Booleans
>> ดังนั้น Vals ไม่เท่ากับ 0-- นี้จะ ให้คุณ FALSE เวกเตอร์, FALSE, TRUE
ในกรณีนี้
และจากนั้นก็จะพูดใด ๆ ของดัชนีที่เป็นจริง
จากนั้นก็จะกำหนดว่าถึง 5
ดังนั้นจึงต้องใช้องค์ประกอบที่สาม ที่นี่แล้วมันกำหนดถึง 5
>> และนี่เป็นสิ่งที่ดีจริงๆ เทียบกับภาษาระดับต่ำ
ที่คุณจะต้องใช้สำหรับการลูป ที่จะทำทุกสิ่ง vectorized นี้
เพราะมันเป็นเพียงแค่การใช้งานง่ายมาก และเป็นหนึ่งเดียวซับ
และสิ่งที่เกี่ยวกับการที่ดี สัญกรณ์ vectorized
คือว่าในการวิจัยเหล่านี้จะเรียงลำดับของ ในตัวเพื่อให้พวกเขาเกือบจะเป็นไปอย่างรวดเร็ว
ที่ทำในภาษาระดับต่ำเป็น เมื่อเทียบกับการทำห่วงในการวิจัย
แล้วต้องให้ทำ การจัดทำดัชนีแบบไดนามิกตัวเอง
และที่ว่าจะช้ากว่าการทำ เรียงลำดับของสิ่ง vectorized นี้
ที่มันสามารถทำมันได้ในแบบคู่ขนานที่ ก็ทำในเธรดพื้น
>> ดังนั้นนี่คือการดำเนินงาน vectorized
ดังนั้นฉันสร้างมูลค่า 1-3, กำหนดว่าจะ vec1, 3-5, vec2,
การเพิ่มพวกเขาร่วมกัน
พวกเขาจะเพิ่มองค์ประกอบที่ชาญฉลาดเพื่อให้ มันเป็น 1 บวก 3, 2 บวก 4 และอื่น ๆ
>> vec1 ครั้ง vec2
นี้คูณสอง ค่าฉลาดส่วนประกอบ
ดังนั้นจึงเป็นที่ 1 ครั้งที่ 3 ครั้งที่ 2 4 แล้ว 3 ครั้ง 5
>> และแล้วในทำนองเดียวกันคุณยังสามารถทำ เปรียบเทียบตรรกะ comparisons--
ดังนั้นจึงเป็นเท็จเท็จจริงในเรื่องนี้ เพราะกรณีที่ 1 ไม่เกิน 3
2 ไม่เกิน 4
นี่คือฉันเดาพิมพ์ผิดอีก 3 ไม่แน่นอนมากขึ้นกว่า 5
ใช่
และเพื่อให้คุณก็สามารถทำทุกอย่าง เหล่านี้การดำเนินงานที่เรียบง่าย
เพราะได้รับมรดกของพวกเขา จากชั้นเรียนของตัวเอง
>> เพื่อให้เป็นเพียงแค่เวกเตอร์
และนั่นคือการจัดเรียงของพื้นฐานที่สุด วัตถุ R เพราะได้รับเวกเตอร์
คุณสามารถสร้างวัตถุที่สูงขึ้น
>> ดังนั้นนี่คือเมทริกซ์
นี้เป็นหลักที่เป็นนามธรรม ของสิ่งที่เมทริกซ์เป็นตัวเอง
ดังนั้นในกรณีนี้ก็แตกต่างกันสาม เวกเตอร์ที่แต่ละคนเป็นคอลัมน์
หรือคุณสามารถพิจารณามัน เป็นหนึ่งในแต่ละแถว
>> ดังนั้นฉันเก็บเมทริกซ์จาก 1 ถึง 9 และจากนั้นฉันระบุ 3 แถว
ดังนั้น 1-9 จะให้เวกเตอร์ที่ 1, 2, 3, 4, 5, 6, และทุกวิธีการที่ 9
>> สิ่งหนึ่งที่ยังเก็บไว้ในใจก็คือว่า R ค่าร้านค้าในรูปแบบคอลัมน์ที่สำคัญ
ดังนั้นในคำอื่น ๆ เมื่อคุณเห็น 1 ถึง 9 ก็จะเก็บ them--
มันเป็นไปได้ที่ 1, 2, 3 ในคอลัมน์แรก
และจากนั้นก็จะทำ 4, 5, 6 ในคอลัมน์ที่สอง
แล้ว 7, 8, 9 ในคอลัมน์ที่สาม
>> และนี่คือบางส่วนอื่น ๆ การทำงานร่วมกันที่คุณสามารถใช้
ดังนั้นเสื่อสลัวนี้จะให้คุณ ขนาดของเมทริกซ์
มันจะกลับมาที่คุณ เวกเตอร์ของมิติ
ดังนั้นในกรณีนี้เพราะ เมทริกซ์ของเราคือ 3 จาก 3
มันจะทำให้คุณ เวกเตอร์ที่เป็นตัวเลขที่ 3 3
>> และนี่ก็เป็นเพียงการแสดง คูณเมทริกซ์
ดังนั้นโดยปกติถ้าคุณเพียงแค่ทำ asterisk-- เพื่อเสื่อดอกจัน mat--
นี้เป็นไปได้ การดำเนินงานองค์ประกอบที่ชาญฉลาด
หรือสิ่งที่เรียกว่าผลิตภัณฑ์ Hadamard
ดังนั้นมันจะทำในแต่ละ องค์ประกอบองค์ประกอบฉลาด
แต่ถ้าคุณต้องการ เมทริกซ์ multiplication--
ดังนั้นการคูณครั้งแถวแรก คอลัมน์แรกเมทริกซ์ที่สองของ
และเพื่อให้ on-- ที่คุณจะใช้ การดำเนินงานร้อยละนี้
>> และเสื้อของเสื่อเป็นเพียง การดำเนินงานไขว้
ดังนั้นฉันพูดใช้ไขว้ใน เมทริกซ์, คูณด้วยเมทริกซ์
ตัวเอง
และจากนั้นก็จะ กลับไปยังคุณอีก 3
3 แสดงเมทริกซ์ ผลิตภัณฑ์ที่คุณต้องการ
>> และเพื่อให้เป็นเมทริกซ์
นี่คือสิ่งที่เรียกว่ากรอบข้อมูล
กรอบข้อมูลที่คุณสามารถคิดเป็น เมทริกซ์ แต่แต่ละคอลัมน์ตัวเอง
เป็นไปได้ของรูปแบบที่แตกต่างกัน
>> ดังนั้นสิ่งที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับข้อมูลจริงๆ เฟรมที่อยู่ในการวิเคราะห์ข้อมูลของตัวเอง
คุณกำลังจะมีทั้งหมดนี้ ข้อมูลต่างกันและสิ่งเหล่านี้จริงๆ
สิ่งที่ยุ่งที่แต่ละคอลัมน์ ตัวเองสามารถที่แตกต่างกัน
ดังนั้นที่นี่ฉันพูดสร้าง กรอบข้อมูลทำ ints 1-3,
แล้วยังมีเวกเตอร์ของตัวละคร
ดังนั้นผมจึงสามารถจัดทำดัชนีผ่าน แต่ละคอลัมน์เหล่านี้
แล้วฉันจะได้รับค่าตัวเอง
และคุณยังสามารถทำอะไรบางอย่าง ของการดำเนินงานในเฟรมข้อมูล
และส่วนใหญ่ของเวลาเมื่อคุณอยู่ ทำการวิเคราะห์ข้อมูลหรือการจัดเรียงบาง
preprocessing ของคุณจะ การทำงานร่วมกับโครงสร้างข้อมูลเหล่านี้
ที่แต่ละคอลัมน์จะ จะเป็นชนิดที่แตกต่างกัน
>> จึงพอสรุปเหล่านี้เป็นหลักเพียง สี่วัตถุสำคัญในรายชื่ออาร์
เพียงแค่จะเก็บใด ๆ วัตถุอื่น ๆ ที่คุณต้องการ
ดังนั้นมันจะเก็บเรื่องนี้เป็นหนึ่งใน ตัวแปรที่คุณสามารถเข้าถึงได้อย่างง่ายดาย
>> ดังนั้นที่นี่ฉันสละรายการ
สิ่งที่ฉันพูดเท่ากับ 3
ดังนั้นฉันจะมีองค์ประกอบหนึ่งใน รายการและนี้เรียกว่าสิ่งที่
และมันจะมีค่า 3
>> ฉันยังสามารถสร้างเมทริกซ์
ดังนั้นนี่คือ 1-4 และท้ายแถว เท่ากับ 2 ดังนั้น 2 คูณ 2 เมทริกซ์
นอกจากนี้ในรายการและก็เรียกว่าเสื่อ
moreStuff สตริงตัวอักษร และแม้กระทั่งรายการอื่นในตัวเอง
>> ดังนั้นนี่คือรายการที่ 5 และหมี
ดังนั้นมันจึงมีค่า 5 และมัน มีตัวละครหมีสตริง
และเป็นรายการภายในรายการ
ดังนั้นคุณจึงสามารถมีเหล่านี้ สิ่งที่เรียกซ้ำ
คุณมี another-- พิมพ์ภายในชนิด
ดังนั้นในทำนองเดียวกันคุณสามารถมีเมทริกซ์ ภายในเมทริกซ์อีกและอื่น ๆ
และรายการเป็นเพียงวิธีที่ดี ของการเก็บรวบรวมและการรวมกัน
ทั้งหมดเหล่านี้วัตถุที่แตกต่าง
>> และในที่สุดที่นี่เป็นเพียงการช่วยในกรณี นี้ก็หายไปเพียงอย่างรวดเร็ว
ดังนั้นเวลาที่คุณกำลังสับสน เกี่ยวกับการจัดเรียงของฟังก์ชั่นบางอย่าง
คุณสามารถทำความช่วยเหลือของฟังก์ชั่นที่
ดังนั้นคุณจึงสามารถจะช่วยเมทริกซ์ หรือเมทริกซ์เครื่องหมายคำถาม
และความช่วยเหลือและเครื่องหมายคำถามอยู่ เพียงแค่จดชวเลขสำหรับสิ่งเดียวกัน
เพื่อให้พวกเขาแทน
>> LM เป็นฟังก์ชั่นที่ ไม่เพียงแค่รูปแบบเชิงเส้น
แต่ถ้าคุณมีความคิดว่า ผลงานคุณก็สามารถทำความช่วยเหลือของ LM
และบอกว่าจะให้คุณบาง การเรียงลำดับของเอกสารที่
มีลักษณะเหมือนกับ หน้าคนในยูนิกซ์ที่
คุณมีคำอธิบายสั้น ๆ ของสิ่งที่ มันไม่ยังมีสิ่งที่อาร์กิวเมนต์เป็น
สิ่งที่มันกลับมาและเพียงแค่เคล็ดลับในการ ที่จะใช้มันและตัวอย่างบางส่วนเช่นกัน
>> เพื่อให้ฉันไปข้างหน้าและการแสดง การสาธิตการใช้อาร์ตกลงบางอย่าง
ดังนั้นผมจึงเดินไปมาก ได้อย่างรวดเร็วเพียงแค่ข้อมูล
โครงสร้างและการจัดเรียงของบางอย่าง op-- บางส่วนของการดำเนินงาน
นี่คือการทำงานบางอย่าง
>> ดังนั้นที่นี่ฉันแค่ไป เพื่อกำหนดฟังก์ชั่น
ดังนั้นฉันยังมีการใช้ ผู้ประกอบการที่ได้รับมอบหมายที่นี่
แล้วที่ฉันพูด ประกาศว่ามันเป็นฟังก์ชั่น
และจะใช้เวลาค่า x
ดังนั้นนี่คือค่าใด ๆ ที่คุณต้องการ และฉันจะกลับ x ตัวเอง
ดังนั้นนี่คือการทำงานของตัวตน
>> และสิ่งที่เย็นเกี่ยวกับเรื่องนี้ เมื่อเทียบกับภาษาอื่น ๆ
และอีกระดับต่ำ ภาษาคือ x
สามารถเป็นชนิดใด ๆ ของตัวเอง และมันจะกลับมาแบบนั้น
ดังนั้นคุณจึงสามารถ imagine-- เพื่อให้ ผมทำงานนี้ได้อย่างรวดเร็ว
ขอโทษ
>> ดังนั้นสิ่งหนึ่งที่ฉันควรพูดถึง คือการที่แก้ไขนี้ผมใช้
เรียกว่า rstudio
นี้คือสิ่งที่เรียกว่า IDE
และสิ่งหนึ่งที่ ดีจริงๆเกี่ยวกับเรื่องนี้
คือว่ามันรวมเอาจำนวนมาก สิ่งที่คุณต้องการจะทำในการวิจัยด้วยตัวเอง
เพียงแค่สังหรณ์ใจมาก
>> ดังนั้นนี่คือคอนโซลล่าม
ดังนั้นในทำนองเดียวกันคุณยังสามารถได้รับนี้ คอนโซลดิบเพียงด้วยการทำทุนอาร์
และนี่คือว่า สิ่งเดียวกับคอนโซล
ดังนั้นผมก็สามารถทำฟังก์ชั่น id x, x, x
และ then-- แล้วว่า จะปรับตัวเอง
>> rstudio ดังนั้นที่ดี เพราะมันมีคอนโซล
นอกจากนี้ยังมีเอกสาร คุณต้องการที่จะทำงานใน
แล้วมันมีตัวแปรบาง ที่คุณสามารถมองเห็นในสภาพแวดล้อม
แล้วถ้าคุณมี ที่จะทำแปลงแล้วคุณ
ก็สามารถดูได้ที่นี่เมื่อเทียบกับ การจัดการหน้าต่างที่แตกต่างกันเหล่านี้
ด้วยตัวเอง
>> ที่จริงผมใช้บุคคลที่เป็นกลุ่ม แต่ฉัน รู้สึกเหมือน rstudio เป็นเลิศเพียง
สำหรับการรับความคิดที่ดี ของวิธีการใช้อาร์ปกติ
เมื่อคุณกำลังพยายามที่จะ เรียนรู้บางงานใหม่
คุณไม่ต้องการที่จะจัดการกับ สิ่งที่มากเกินไปในครั้งเดียว
ดังนั้น R เป็นเพียง rstudio very-- เป็นวิธีที่ดีมากของการเรียนรู้ R
โดยไม่ต้องมีการจัดการกับ ทุกสิ่งอื่น ๆ เหล่านี้
>> ดังนั้นที่นี่ฉันกำลังทำงาน id สวัสดี
ผลตอบแทนที่ได้นี้สวัสดี
id 123
นี่คือเวกเตอร์ของจำนวนเต็มคือ
ดังนั้นในทำนองเดียวกันเพราะคุณสามารถ ใช้การเรียงลำดับใด ๆ บางส่วนของมูลค่า
คุณสามารถทำกลับ id ของ x เพื่อให้มันกลับ 1234 และ 5
>> และแจ้งให้เราเพียงแค่แสดงให้คุณเห็นว่า นี่เป็นจำนวนเต็ม
และในทำนองเดียวกันถ้าคุณทำชั้น id x, มันจะเป็นจำนวนเต็ม
แล้วคุณยังสามารถ เปรียบเทียบทั้งสองและมันเป็นความจริง
ดังนั้นฉันตรวจสอบหาก id ของ x เท่ากับเท่ากับ x และแจ้งให้ทราบล่วงหน้า
ว่ามันจะช่วยให้คุณสอง TRUEs
ดังนั้นนี้ไม่ได้บอกว่าเป็น วัตถุทั้งสองเหมือนกัน
แต่แต่ละรายการ ภายในเวกเตอร์เหมือนกัน
>> นี่คือ bounded.compare
ดังนั้นนี่คือซับซ้อนกว่าเล็กน้อย ในการที่จะมีถ้าเงื่อนไขและอื่น ๆ
และจากนั้นก็จะใช้เวลาสอง ข้อโต้แย้งในเวลา
ดังนั้น x เป็นประเภทใด
และฉันก็พูดอย่างนี้ อาร์กิวเมนต์ที่สองคือ
นี้สามารถเป็นอะไรก็ได้เช่นกัน
แต่โดยปกติก็จะใช้เวลา 5 ถ้าคุณไม่ได้ระบุอะไร
>> ดังนั้นที่นี่ฉันจะบอกว่า ถ้า x มากกว่า
ดังนั้นถ้าฉันไม่ได้ระบุมัน กล่าวว่าถ้า x มากกว่า 5
แล้วฉันจะกลับ TRUE
อื่นฉันจะกลับเท็จ
เพื่อให้ฉันไปข้างหน้าและกำหนดนี้
>> และตอนนี้ฉันกำลังจะไป ทำงาน bounded.compare 3
ดังนั้นจึงกล่าวว่าเป็นที่ 3 น้อย than-- 3 สูงกว่า 5
ไม่มีก็ไม่ได้ FALSE
>> และ bounded.compare 3 และฉันจะ เพื่อเปรียบเทียบโดยใช้เท่ากับ 2
ดังนั้นตอนนี้ฉันพูดใช่ตอนนี้ฉัน ต้องการที่จะเป็นอย่างอื่น
ดังนั้นฉันจะบอกว่าคุณควรจะ 2
>> ฉันสามารถจะทำเรียงลำดับของการนี​​้ สัญกรณ์หรือผมบอกว่าเท่ากับ 2
นี่คือการอ่านได้มากขึ้น ในการที่เมื่อคุณอยู่
มองไปที่เหล่านี้จริงๆ ฟังก์ชั่นที่ซับซ้อนที่
ใช้เวลาหลาย arguments-- นี้ สามารถนับสิบ oftentimes-- แค่บอก
เท่ากับ 2 สามารถอ่านได้มากขึ้นสำหรับ เพื่อให้คุณในภายหลังในอนาคต
คุณจะรู้ว่าสิ่งที่คุณทำ
>> ดังนั้นในกรณีนี้ผม คำกล่าวที่ว่าคือ 3 มากกว่า 2
ใช่มันเป็น
และในทำนองเดียวกันผมก็สามารถลบ นี้และกล่าวว่าเป็น 3 มากกว่า 2
ซึ่งเท่ากับ 2
และที่ยังเป็นจริง
ใช่?
>> ผู้ชม: คุณ ดำเนินการทีละบรรทัด?
>> DUSTIN TRAN: ใช่ผม
ดังนั้นสิ่งที่ฉันทำที่นี่ การข้อความนี้ document--
และสิ่งที่ดีเกี่ยวกับ rstudio คือ ฉันเพียงแค่สามารถทำงาน short-- คีย์ลัด
ดังนั้นฉันทำควบคุมใส่
>> แล้วฉันสละ บรรทัดในเอกสารข้อความ
แล้ววางในคอนโซล
ดังนั้นที่นี่ฉันพูด, bounded.compare และที่ฉันทำควบคุม-X
ดังนั้นผมก็สามารถจะเรียกที่นี่เช่นกัน
และแล้วที่จะนำ สายแล้ววางไว้ที่นี่
และแล้วในทำนองเดียวกันผมสามารถจะเรียกที่นี่
และแล้วมันก็จะช่วยให้การกำหนด สายเข้าไปในคอนโซลเช่นนั้น
>> และถ้าคุณสังเกตเห็นหยิก การจัดฟันจะมีเช่นเดียวกับในไวยากรณ์ C
ค่า x ถ้าหากสภาพยังเป็น จะใช้วงเล็บแล้ว
คุณสามารถใช้อื่น
อีกคนหนึ่งเป็นอื่นถ้า
ดังนั้นนี่เป็นไปได้ x เท่ากับเท่ากับตัวอย่างเช่น
และจากนั้นผมกำลังจะไป กลับบางสิ่งบางอย่างที่นี่
>> ขอให้สังเกตว่ามีสองที่แตกต่างกัน สิ่งที่นี่ที่เกิดขึ้น
หนึ่งคือการที่นี่ฉันระบุ กลับค่า TRUE
นี่ฉันแค่บอก x
ดังนั้น R จะมักจะตามค่าเริ่มต้น ใช้ arguments-- ล่าสุด
หรือใช้บรรทัดสุดท้ายของรหัส และนั่นจะเป็นสิ่งที่มันกลับมา
ดังนั้นที่นี่เหมือนกัน สิ่งที่ทำผลตอบแทน x
>> และเพียงเพื่อแสดงให้คุณเห็น
และจากนั้นก็จะทำงานเช่นเดียวกับที่
เพื่อให้ฉันยังคงมีนี้
>> ดังนั้นถ้าอื่น
และจริงๆผมสามารถกลับ อะไรที่ฉันต้องการ
ดังนั้นผมจึงไม่ได้มีการ ผลตอบแทน Booleans ตลอดเวลา
ฉันเพียงแค่สามารถกลับอย่างอื่น
ดังนั้นผมจึงสามารถทำหมีกลับมา
>> ดังนั้นหาก x เท่ากับเท่ากับ, มันจะกลับหมี
มิฉะนั้นก็จะกลับ TRUE
ฉันยังสามารถทำเวกเตอร์ หรืออะไรจริงๆ
>> และตามปกติในแบบคงที่ ภาษาพิมพ์,
คุณจะต้องระบุประเภทที่นี่
และแจ้งให้ทราบว่ามันก็สามารถเป็นอะไรก็ได้
และ R คือฉลาดพอที่จะ ก็จะทำเช่นนี้และมันจะทำงานได้ดี
>> เพื่อให้ฉันกำหนดนี้
Unexpected-- โอ้ขอโทษ
มันควรจะเป็นวงเล็บปีกกาที่นี่
ตกลง
เย็น
สิทธิ์ทั้งหมด
ดังนั้นตอนนี้เราลองมาเปรียบเทียบและ 3 เท่ากับ 3
ดังนั้นจึงควร return-- yeah-- หมีค่า
>> ดังนั้นตอนนี้สิ่งที่ทั่วไปมากขึ้นเป็นเหมือน สิ่งที่เกี่ยวกับโครงสร้างข้อมูลอื่น ๆ
เพื่อให้คุณมีฟังก์ชั่นนี้
นี้จะไปทำงานในการจัดเรียงใด ๆ ของมูลค่าเช่น 3 หรือตัวเลขใด ๆ
ในคำอื่น ๆ คู่
>> แต่สิ่งที่เกี่ยวกับสิ่งที่ต้องการเวกเตอร์
ดังนั้นสิ่งที่เกิดขึ้นถ้าคุณ do-- ดังนั้นฉัน จะกำหนด Val เพื่อพูด, 4-6
ดังนั้นถ้าผมกลับมาที่นี้ เป็นเวกเตอร์จาก 4, 5, 6
>> ตอนนี้ขอดูสิ่งที่เกิดขึ้น ถ้าฉันไม่ bounded.compare Val
ดังนั้นนี้จะให้คุณ 15 1251
ดังนั้นในคำอื่น ๆ ก็บอกว่า หากดูสภาพนี้
ดังนั้นจึงกล่าวว่า x น้อย กว่าหรือบางสิ่งบางอย่าง
ดังนั้นนี่คือเล็กน้อย ทำให้เกิดความสับสนเพราะตอนนี้
คุณก็ไม่ทราบว่าสิ่งที่เกิดขึ้น
ดังนั้นผมคิดว่าสิ่งหนึ่งที่จริงๆ ที่ดีเกี่ยวกับเพียงแค่พยายามที่จะแก้ปัญหา
คือการที่คุณก็สามารถทำ Val เป็นมากขึ้น กว่าและดูสิ่งที่เกิดขึ้นที่นั่น
>> ดังนั้น val-- คือการเริ่มต้น 5 ดังนั้น ขอเพียงแค่ไม่ Val มากกว่า 5
ดังนั้นนี่คือเวกเตอร์เท็จเท็จ TRUE
ดังนั้นตอนนี้เมื่อคุณกำลังมองหาที่ นี้ก็จะบอกว่าถ้า
และจากนั้นก็จะให้คุณนี้ เป็นเวกเตอร์ของเท็จเท็จ TRUE
>> ดังนั้นเมื่อคุณผ่านนี้เป็น R, R มีความคิดสิ่งที่คุณทำไม่มี
เพราะคาดว่าหนึ่งเดียว ค่าซึ่งเป็นบูลีนและตอนนี้
คุณกำลังให้มันเวกเตอร์ของ Booleans
ดังนั้นโดยเริ่มต้นงานวิจัยเป็นเพียง จะพูดห่า,
ฉันจะคิดว่าคุณ จะใช้องค์ประกอบแรกที่นี่
ดังนั้นฉันจะ say-- ฉันจะ ที่จะคิดว่านี้เป็นเท็จ
ดังนั้นมันจะบอกว่า ไม่มีนี้ไม่ถูกต้อง
>> ในทำนองเดียวกันก็จะ เป็น Val เท่ากับเท่ากับ
ไม่เสียใจที่ 5
และก็ยังจะเป็นเท็จเช่นกัน
ดังนั้นมันจะบอกว่าไม่มี มันไม่เป็นความจริงเช่นกันดังนั้นจึงเป็นเรื่อง
จะกลับมานี้สุดท้าย
>> ดังนั้นนี้เป็นอย่างใดอย่างหนึ่งเป็นสิ่งที่ดีหรือไม่ดี สิ่งที่ขึ้นอยู่กับวิธีการที่คุณดู
เพราะเมื่อคุณอยู่ การสร้างฟังก์ชั่นเหล่านี้
คุณไม่ได้รู้จริงสิ่งที่เกิดขึ้น
ดังนั้นบางครั้งคุณต้องการข้อผิดพลาด หรือบางทีคุณอาจต้องการเพียงแค่การเตือน
ในกรณีนี้ R ไม่ได้ทำอย่างนั้น
ดังนั้นจึงเป็นจริงขึ้นอยู่กับ คุณตามออกของสิ่งที่
คุณคิดภาษา ควรจะทำอย่างไรในกรณีนี้
ถ้าคุณผ่านในเวกเตอร์ของ Booleans เมื่อคุณกำลังทำถ้าเงื่อนไข
>> ดังนั้นขอบอกว่าคุณมีเดิม เป็นหนึ่งเดียวกับถ้าอื่นกลับ TRUE และคุณ
จะกลับเท็จ
ดังนั้นวิธีหนึ่งในการสรุป นี้คือการบอกว่าฉัน
ไม่จำเป็นต้องมีสิ่งนี้มีเงื่อนไข
สิ่งที่ฉันสามารถทำได้ก็คือเพียงแค่ กลับค่าของตัวเอง
ดังนั้นถ้าคุณสังเกตเห็นถ้าคุณ Val ทำคือสูงกว่า 5,
นี้จะกลับมา เวกเตอร์เท็จเท็จ TRUE
>> อาจจะเป็นสิ่งที่คุณ ต้องการ bounded.compare
คุณต้องการที่จะกลับเวกเตอร์ของ Booleans ที่จะเปรียบเทียบแต่ละค่า
เพื่อตัวเอง
ดังนั้นคุณก็สามารถทำ bounded.compare ฟังก์ชั่น x, เท่ากับ 5
และจากนั้นแทนการทำ นี้ถ้าเงื่อนไขอื่น
ฉันแค่ไปที่จะกลับมา x มากกว่า 5
ดังนั้นถ้ามันเป็นความจริงแล้ว มันจะกลับ TRUE
แล้วถ้ามันไม่ได้ก็ จะกลับเท็จ
>> และนี่จะทำงานให้ ใด ๆ ของโครงสร้างเหล่านี้
ดังนั้นผมจึงสามารถ bounded.compare ค 1 6 หรือ 9 แล้วฉันจะบอกว่าเท่ากับ 6
เช่น
และจากนั้นก็จะ ให้คุณบูลีนที่เหมาะสม
เวกเตอร์ที่คุณกำลังออกแบบ
>> ดังนั้นผู้ที่มีเพียงฟังก์ชั่น และตอนนี้ให้ฉันเพียงแค่
แสดงบางภาพแบบโต้ตอบ
ฉันไม่คิดว่าที่จริงผมมี Wi-Fi ที่นี่เพื่อให้ฉันเพียงไปข้างหน้า
และข้ามอันนี้ผมคิดว่า
>> แต่สิ่งหนึ่งที่เย็น แต่คือว่าถ้าคุณเพียง
ต้องการที่จะทดสอบพวงของ คำสั่งข้อมูลที่แตกต่าง
มีพวงของชุดข้อมูลที่แตกต่างกัน ที่มีการโหลดไว้แล้วในอาร์
ดังนั้นหนึ่งในนั้นคือ เรียกว่าชุดข้อมูลที่ม่านตา
นี้เป็นหนึ่งในที่สุดที่รู้จักกันดี คนในการเรียนรู้เครื่อง
คุณจะมักจะทำเพียงแค่การจัดเรียงของบางอย่าง กรณีทดสอบเพื่อดูว่ารหัสของคุณทำงาน
เพื่อให้เพียงตรวจสอบสิ่งที่ไอริส
>> ดังนั้นสิ่งนี้เป็นไป ที่จะเป็นกรอบข้อมูล
และมันเป็นชนิดของนานเพราะ ฉันเพียงแค่พิมพ์ออกมาม่านตา
มันพิมพ์ออกสิ่งทั้งหมด
ดังนั้นจึงมีทั้งหมดเหล่านี้ชื่อที่แตกต่างกัน
ม่านตาเพื่อให้เป็นคอลเลกชัน ของดอกไม้ที่แตกต่างกัน
ในกรณีนี้มันกำลังบอก คุณสายพันธุ์ของมัน
ทุกความกว้างที่แตกต่างกันเหล่านี้และ ความยาวของกลีบเลี้ยงและกลีบดอก
>> และอื่น ๆ ตามปกติถ้า คุณต้องการพิมพ์ม่านตา
ตัวอย่างเช่นคุณไม่ต้องการที่จะมีมัน ทำทั้งหมดนี้เพราะเห็นว่าสามารถใช้เวลามากกว่า
คอนโซลทั้งหมดของคุณ
ดังนั้นสิ่งหนึ่งที่จริงๆ ที่ดีคือฟังก์ชั่นหัว
ดังนั้นหากคุณเพียงแค่ทำหัว ม่านตานี้จะให้คุณ
แรกห้าแถวหรือหกฉันเดา
และแล้วดีคุณ เพียงแค่สามารถระบุที่นี่
ดังนั้น 20-- นี้จะให้ คุณแรก 20 แถว
และที่จริงผมเป็นคนใจดี ประหลาดใจที่ว่านี้
ให้ผมหกเพื่อให้ฉันไปข้างหน้า และตรวจสอบ iris-- หรือหัวขอโทษ
และนี่ก็จะให้ คุณเอกสาร
ของสิ่งที่หัวมูลค่าไม่
ดังนั้นมันกลับมาเป็นครั้งแรก หรือสุดท้ายของวัตถุ
และจากนั้นผมกำลังจะไป มองไปที่ค่าเริ่มต้น
และจากนั้นก็กล่าวว่าเริ่มต้น หัววิธี x และ n เท่ากับ 6 ลิตร
ดังนั้นผลตอบแทนที่แรกหกองค์ประกอบ
และในทำนองเดียวกันถ้าคุณสังเกตเห็นที่นี่ผม ไม่ได้มีการระบุ n เท่ากับ 6
โดยค่าเริ่มต้นจะใช้หกฉันเดา
แล้วถ้าผมต้องการที่จะระบุบางอย่าง มูลค่าแล้วฉันจะดูว่าเป็นอย่างดี
>> เพื่อให้เป็นบางคำสั่งที่ง่ายและ นี่คือหนึ่งที่ just-- ดีอีก
ฉัน can-- นี้เป็นจริง เล็ก ๆ น้อย ๆ ที่ซับซ้อนมากขึ้น
แต่เรื่องนี้ก็จะใช้เวลาเรียน ของแต่ละคอลัมน์ของชุดข้อมูลที่ม่านตา
ดังนั้นนี่จะแสดงสิ่งที่แต่ละเหล่านี้ คอลัมน์ในแง่ของประเภทของพวกเขา
ดังนั้นความยาวกลีบเลี้ยงเป็นตัวเลข ความกว้างกลีบเลี้ยงเป็นตัวเลข
ค่าทั้งหมดเหล่านี้เป็นเพียงตัวเลข เพราะคุณสามารถบอกได้จากข้อมูลนี้
โครงสร้างเหล่านี้เป็น ทุกคนจะต้องเป็นตัวเลข
>> และคอลัมน์ชี่ เป็นไปได้ที่จะเป็นปัจจัย
ดังนั้นตามปกติคุณจะคิดว่า นี้เป็นเหมือนสายอักขระ
แต่ถ้าคุณแค่ทำ irisSpecies, แล้วฉันจะทำหัวที่ 5
และนี่คือที่จะพิมพ์ ออกห้าครั้งแรกค่า
>> และแจ้งให้ทราบแล้วในระดับนี้
ดังนั้นนี้จะ saying-- นี้เป็นวิธีที่อาร์ ของการมีตัวแปรเด็ดขาด
ดังนั้นแทนที่จะเพียง มีสตริงตัวอักษร
มันมีระดับที่ระบุ ซึ่งสิ่งเหล่านี้เป็น
>> ดังนั้นสมมติว่า irisSpecies 1
ดังนั้นสิ่งที่คุณต้องการที่จะทำนี่คือฉัน Subsetting คอลัมน์นี้สปีชีส์
ดังนั้นนี้จะใช้เวลา คอลัมน์สายพันธุ์แล้ว
ดัชนีมันเพื่อให้ได้องค์ประกอบแรก
ดังนั้นควรให้ setosa ต้น
และมันยังช่วยให้ระดับคุณที่นี่
>> ดังนั้นคุณยังสามารถเปรียบเทียบ นี้เพื่อ setosa ต้นต​​ัวอักษร
และนี่คือที่ไม่ได้ไป ที่จะเป็นจริงเพราะหนึ่ง
เป็นชนิดที่แตกต่างกันกว่าที่อื่น ๆ
หรือผมคิดว่ามันเป็นความจริงเพราะ R เป็นคนฉลาดมากขึ้นกว่าที่
และมันมีลักษณะที่นี้แล้ว กล่าวว่าอาจจะเป็นสิ่งที่คุณต้องการ
ดังนั้นมันจะบอกว่าตัวละครตัวนี้ setosa ต้นสตริงเป็นเช่นเดียวกับคนนี้
และจากนั้นก็ทำนองเดียวกันคุณสามารถ ก็เป็นเพียงแค่คว้าเหล่านี้เช่นอื่น ๆ
>> เพื่อให้เป็นเพียงแค่การจัดเรียงของบางอย่าง คำสั่งอย่างรวดเร็วของชุดข้อมูล
ดังนั้นนี่คือการสำรวจข้อมูลบางอย่าง
ดังนั้นนี่คือเล็ก ๆ น้อย ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูล
และสิ่งนี้จะนำมาจากบางส่วน Bootcamp ใน R สำหรับในเบิร์กลีย์
>> ห้องสมุดดังนั้นต่างประเทศ
ดังนั้นผมจะโหลดใน ห้องสมุดที่เรียกว่าต่างประเทศ
ดังนั้นนี้จะให้ฉัน read.dta ดังนั้นคิดว่าฉันมีชุดนี้
นี้ถูกเก็บไว้ในปัจจุบัน ไดเรกทอรีการทำงานของคอนโซลของฉัน
เพื่อให้เพียงเห็นสิ่งที่ ไดเรกทอรีการทำงานเป็น
>> ดังนั้นนี่คือไดเรกทอรีการทำงานของฉัน
และอ่านข้อมูลจุดนี้ สิ่งที่จะบอกว่าไฟล์นี้
ตั้งอยู่ในโฟลเดอร์ข้อมูลของ นี้ไดเรกทอรีการทำงานปัจจุบัน
และ read.dta นี้ไม่ได้ คำสั่งเริ่มต้น
ผมคิดว่าผมโหลดไว้ในแล้ว
IEI สันนิษฐานว่าผมโหลดนี้แล้ว
>> แต่จนถึง read.dta ไม่ได้ไป จะเป็นคำสั่งเริ่มต้น
และนั่นคือเหตุผลที่คุณกำลังจะมี การโหลดในห้องสมุดนี้ package--
แพคเกจนี้เรียกว่าต่างประเทศ
และถ้าคุณไม่ได้มี แพคเกจที่ฉันคิดว่า
ต่างประเทศเป็นหนึ่งในคนที่ในตัว
มิฉะนั้นคุณยังสามารถ ทำ install.packages
และจะติดตั้งแพคเกจ
และนี่จะทำให้คุณอาร์เอ่อไม่มี
และแล้วฉันแค่จะหยุด นี้เพราะผมมีมัน
>> แต่สิ่งที่ดีจริงๆเกี่ยวกับการวิจัย คือการจัดการแพคเกจ
ระบบนี้เป็นระบบที่สง่างามมาก
เพราะมันจะเก็บทุกอย่าง จริงๆอย่างดีสำหรับคุณ
ดังนั้นในกรณีนี้ก็จะจัดเก็บ ในผมเชื่อว่าห้องสมุดนี้ที่นี่
>> ดังนั้นตลอดเวลาที่คุณต้องการ ติดตั้งแพคเกจใหม่
มันเป็นเพียงแค่เป็นง่ายๆเป็น ทำ install.packages
และ R จะจัดการทั้งหมด แพคเกจสำหรับคุณ
ดังนั้นคุณจึงไม่ต้องทำอะไรบางอย่างใน งูหลามที่คุณมีแพคเกจภายนอก
ผู้จัดการเช่นกระดาษ งูที่คุณ
doing-- คุณติดตั้ง แพคเกจด้านนอกของงูหลาม
และจากนั้นคุณพยายามที่จะเรียกพวกเขาเอง
ดังนั้นนี้เป็นวิธีที่ดีจริงๆ
>> และ install.packages ต้องใช้อินเทอร์เน็ต
มันต้องใช้เวลาจากเซิร์ฟเวอร์ และพื้นที่เก็บข้อมูลที่
เก็บรวบรวมทั้งหมด แพคเกจที่เรียกว่า CRAN
และคุณสามารถระบุว่าการจัดเรียงของกระจก คุณต้องการดาวน์โหลดแพคเกจจาก
>> ดังนั้นที่นี่ฉันกินชุดนี้
ฉันอ่านมันในการใช้ฟังก์ชั่นนี้
เพื่อให้ฉันไปข้างหน้าและทำอย่างนั้น
>> ดังนั้นสมมติว่า คุณมีชุดนี้
และคุณมีอย่างแน่นอน ความคิดที่ว่ามันคืออะไรไม่มี
และนี่จริงขึ้นมา ค่อนข้างบ่อยในอุตสาหกรรม
ที่คุณเพิ่งได้เหล่านี้ ตันและตันของสิ่งที่ยุ่ง
และพวกเขากำลังที่ไม่มีป้ายกำกับอย่างไม่น่าเชื่อ
ดังนั้นที่นี่ฉันมีนี้ ชุดและผมไม่ทราบว่า
ว่ามันคืออะไรดังนั้นฉันเพียงแค่ แสดงเพื่อตรวจสอบออก
>> ดังนั้นฉันจะทำหน้าแรก
ดังนั้นผมจึงตรวจสอบครั้งแรกที่หก คอลัมน์ของสิ่งที่ชุดนี้
ดังนั้นนี่คือรัฐ pres04 แล้ว ทั้งหมดเหล่านี้การจัดเรียงที่แตกต่างกันของคอลัมน์
และสิ่งที่น่าสนใจ ที่นี่ผมคิดว่าคือการที่คุณ
จะถือว่ามีลักษณะนี้ เช่นการจัดเรียงของการเลือกตั้งบางส่วน
และผมคิดว่ามาจาก กำลังมองหาที่ไฟล์
ชื่อนี้เป็นประเภทของคอลเลกชันบาง ข้อมูลเกี่ยวกับผู้สมัครหรือผู้มีสิทธิเลือกตั้ง
ที่ลงคะแนนให้ประธานาธิบดีที่เฉพาะเจาะจง หรือผู้สมัครประธานาธิบดี
สำหรับการเลือกตั้ง 2004
>> ดังนั้นนี่คือค่าที่ 1, 2 ดังนั้นวิธีหนึ่งในการจัดเก็บ
ผู้สมัครประธานาธิบดี เป็นชื่อของเขา
ในกรณีนี้ดูเหมือนว่า พวกเขากำลังเพียงค่าจำนวนเต็ม
ดังนั้นปี 2004 มันเป็นบุช เมื่อเทียบกับเคอร์รี่ผมเชื่อว่า
และตอนนี้สมมติว่าคุณก็ไม่ทราบ ไม่ว่าจะเป็น 1 สอดคล้องกับบุชหรือ 2
สอดคล้องกับเคอร์รีและหรือ อื่น ๆ และอื่น ๆ ใช่มั้ย?
>> และนี่คือเพียงแค่ให้ฉัน ปัญหาที่พบบ่อยอย่างเป็นธรรม
ดังนั้นสิ่งที่คุณสามารถทำได้ในกรณีนี้หรือไม่?
ดังนั้นขอให้ตรวจสอบทุกสิ่งอื่น ๆ เหล่านี้
>> รัฐฉันสมมตินี้ มาจากรัฐที่แตกต่าง
partyid รายได้
ลองดูที่ partyid
ดังนั้นบางทีสิ่งหนึ่งที่คุณสามารถทำได้คือ ดูแต่ละข้อสังเกต
ที่มี partyid ของรีพับลิกัน หรือพรรคประชาธิปัตย์หรือบางสิ่งบางอย่าง
เพื่อให้เพียงมองสิ่งที่เป็น partyid
>> ดังนั้นฉันจะใช้เวลา ว่าแล้วฉันจะ
ที่จะทำเครื่องหมายดอลลาร์นี้ ผู้ประกอบการที่ฉันไม่ก่อนหน้านี้
และนี้เป็นไป ย่อยคอลัมน์ว่า
และจากนั้นผมจะมุ่งหน้านี้ 20 เพียงเพื่อดูสิ่งนี้ดูเหมือนว่า
>> ดังนั้นนี้เป็นเพียงพวงของ NAS
ดังนั้นในคำอื่น ๆ ที่คุณมี ข้อมูลที่หายไปเกี่ยวกับคนเหล่านี้
แต่คุณยังแจ้งให้ทราบนี้ partyid ว่าเป็นปัจจัย
ดังนั้นนี้จะช่วยให้คุณประเภทที่แตกต่างกัน
ดังนั้นในคำอื่น ๆ ที่สามารถใช้ partyid พรรคประชาธิปัตย์, พรรครีพับลิอิสระ
หรือสิ่งอื่นใด
>> ถ้าอย่างนั้นเราไปข้างหน้าและขอ ดูว่าของเหล่านี้เป็นเท่าไหร่โอ้ตกลง
ดังนั้นฉันจะไปยังกลุ่มย่อย เพื่อ partyid แล้ว
ดูว่าคนที่มี พรรคประชาธิปัตย์ยกตัวอย่างเช่น
นี้จะทำให้คุณบูลีน บูลีนขนาดใหญ่ของ TRUEs และ falses
>> และตอนนี้ขอบอกว่าฉันต้องการ กลุ่มคนเหล่านี้จะ
ดังนั้นนี่จะใช้เวลาของฉันและว่า แล้วแต่จำนวนใดจะย่อยสังเกต
มี partyid เท่ากับเท่ากับพรรคประชาธิปัตย์
และนี่คือค่อนข้างนานเพราะ มีจำนวนมากดังนั้นของพวกเขา
ดังนั้นตอนนี้ผมกำลังจะมุ่งหน้านี้ในวันที่ 20
>> และในขณะที่คุณสังเกตเท่ากับเท่ากับ เป็นที่น่าสนใจในการที่คุณ
already-- คุณยังรวมถึง NAS
ดังนั้นในกรณีนี้คุณยังไม่สามารถรับ ข้อมูลใด ๆ เพราะตอนนี้คุณมี NAS
และคุณก็ต้องการที่จะเห็นว่า สังเกตสอดคล้องกับพรรคประชาธิปัตย์
และไม่เหล่านี้หายไปค่าตัวเอง
ดังนั้นวิธีที่คุณจะได้รับการกำจัด NAS เหล่านี้หรือไม่
>> ดังนั้นที่นี่ฉันแค่ใช้คีย์ขึ้นบนของฉัน เคอร์เซอร์แล้วบอกว่าย้ายไปรอบ ๆ
และแล้วที่นี่ฉันแค่ไป ที่จะบอกว่า is.na datpartyid
ดังนั้นนี้และและจะใช้เวลา สองเวกเตอร์บูลีนที่แตกต่างกัน
และบอกว่ามันเป็นไปได้ จริงและเท็จเช่น
ดังนั้นมันจะทำเช่นนี้องค์ประกอบที่ชาญฉลาด
ดังนั้นที่นี่ฉันพูดใช้ กรอบข้อมูลย่อย
กับคนที่สอดคล้องกับพรรคประชาธิปัตย์ และลบใด ๆ ของพวกเขาที่ไม่ได้ NA
>> ดังนั้น will-- นี้ควร บางสิ่งบางอย่างให้คุณ
ลองมาดูกัน is.na.
ลอง is.na datpartyid
และนี่ควรให้ you-- sorry-- เพียงเวกเตอร์บูลีน
และจากนั้นก็เพราะมันนานมาก ฉันจะไปย่อยถึง 20
ตกลง
ดังนั้นนี้ควรจะทำงาน
>> และหนึ่งนี้ยังจะ TRUEs
Ah ดังนั้นข้อผิดพลาดของฉันที่นี่คือที่ I'm-- ฉัน ใช้ภาษา C ++ และ R สลับกันดังนั้นผมจึงทำให้
ความผิดพลาดตลอดเวลานี้
และผู้ประกอบการคือ จริงหนึ่งที่คุณต้องการ
คุณไม่ต้องการที่จะใช้สอง เครื่องหมายเพียงหนึ่งเดียว
ตกลง
>> ดังนั้นเรามาดู
ดังนั้นเราจะ subsetted partyid ที่พวกเขากำลังประชาธิปัตย์
และพวกเขาไม่ได้หายไปค่า
และตอนนี้ให้ดูที่ คนที่พวกเขาลงคะแนนให้
ดังนั้นดูเหมือนว่าต้องการมากที่สุด ของพวกเขาลงคะแนนให้ 1
ดังนั้นฉันจะไปข้างหน้า และบอกว่าเป็นเคอร์รี
>> และในทำนองเดียวกันคุณสามารถ ยังไปรีพับลิกัน
และหวังว่านี้จะช่วยให้คุณ 2
มันเป็นเพียงพวงของคอลัมน์ที่แตกต่างกัน
และแน่นอนมันคือ 2
ดังนั้น partyid รีพับลิกันทั้งหมด ส่วนใหญ่ของพวกเขาจะลงคะแนนเสียงสำหรับ 2
>> ดังนั้นจึงดูเหมือนว่าเพียง โดยดูที่นี้
รีพับลิกันที่เป็นไปได้ very-- หรือ partyid
เป็นไปได้มาก ปัจจัยใหญ่ในการกำหนด
ซึ่งผู้สมัครที่พวกเขากำลัง จะไปลงคะแนนให้
และนี่คือความจริงที่เห็นได้ชัดในทั่วไป
และนี้ตรงกับของคุณ สัญชาตญาณของหลักสูตร
ดังนั้นจึงดูเหมือนว่าฉัน วิ่งออกมาจากเวลาเพื่อ
ให้ฉันก็ควรจะไปข้างหน้า และแสดงภาพบางส่วนได้อย่างรวดเร็ว
ดังนั้นนี่คือสิ่งที่เล็กน้อย ที่มีความซับซ้อนมากยิ่งขึ้นด้วยการสร้างภาพ
ดังนั้นในกรณีนี้เป็นอย่างมาก การวิเคราะห์ง่ายเพียงแค่การตรวจสอบสิ่งที่
ประธาน '04 เป็น
>> ดังนั้นในกรณีนี้สมมติว่าคุณ ต้องการที่จะตอบคำถามนี้
ดังนั้นสมมติว่าเราอยากจะรู้ว่าการออกเสียงลงคะแนน พฤติกรรมในการเลือกตั้งประธานาธิบดี 2004
และวิธีการที่แตกต่างกันไปโดยการแข่งขัน
ดังนั้นไม่เพียง แต่ที่คุณต้องการ เห็นพฤติกรรมการลงคะแนนได้
แต่คุณต้องการไปยังกลุ่มย่อยของแต่ละ การแข่งขันและการเรียงลำดับของการสรุปว่า
และคุณสามารถบอกได้ โดยสัญกรณ์ที่ซับซ้อนนี้
ว่าเรื่องนี้เป็นชนิดของการหมอก
>> ดังนั้นหนึ่งในที่สูงขึ้น R แพคเกจที่นี้ยังเป็นชนิดของที่ผ่านมา
เรียกว่า dplyr
ดังนั้นจึงเป็นสิ่งหนึ่งที่เหมาะสมที่นี่
และ ggg-- ggplot2 เป็นเพียงความสุข วิธีการทำการสร้างภาพที่ดีขึ้น
กว่าในตัวหนึ่ง
>> ดังนั้นผมจะโหลด ทั้งสองห้องสมุด
แล้วฉันจะไป ข้างหน้าและใช้คำสั่งนี้
คุณก็สามารถรักษานี้เป็นกล่องสีดำ
>> สิ่งที่เกิดขึ้นก็คือว่าท่อนี้ ผู้ประกอบการจะผ่านในเรื่องนี้
เข้าที่นี่
ดังนั้นฉันพูดโดยกลุ่มว่า การแข่งขันและจากนั้นประธาน 04
และแล้วทุกคำสั่งอื่น ๆ เหล่านี้ จะถูกกรองแล้วสรุป
ที่ฉันทำและนับ แล้วผมวางแผนได้ที่นี่
เย็นตกลง
ถ้าอย่างนั้นเราไปข้างหน้าและ เห็นสิ่งนี้ดูเหมือนว่า
>> ดังนั้นสิ่งที่เกิดขึ้นที่นี่คือผมว่า เพียงแค่พล็อตของแต่ละการแข่งขันแล้ว
คนที่พวกเขาลงคะแนนให้
และทั้งสองแตกต่างกัน ค่าสอดคล้องกับที่ 2 และ 1
ถ้าคุณต้องการที่จะมีมากขึ้น สง่างามนอกจากนี้คุณยังสามารถ
เพียงแค่ระบุที่ 2 เป็น Kerry-- หรือ 2 เป็นบุชแล้ว 1 เป็นเคอร์รี
และคุณยังสามารถมี ว่าในตำนานของคุณ
>> และคุณยังสามารถแยกกราฟแท่งเ​​หล่านี้
เพราะสิ่งหนึ่งที่เป็น ว่าถ้าคุณสังเกตเห็น
นี้ไม่ใช่เรื่องง่ายมากที่จะระบุ ซึ่งทั้งสองค่ามีขนาดใหญ่
ดังนั้นสิ่งหนึ่งที่คุณต้องการ ทำคือการใช้พื้นที่สีฟ้านี้
และเพิ่งย้ายไปที่นี่เพื่อให้คุณ สามารถเปรียบเทียบทั้งสองด้านโดยด้านข้าง
และผมคิดว่านั่นคือสิ่งที่ฉัน ไม่ได้มีเวลาที่จะทำในขณะนี้
แต่ที่ยังเป็นเรื่องง่ายมากที่จะทำ
คุณก็สามารถมองเข้าไปใน หน้าคนของ ggplot
ดังนั้นคุณก็สามารถทำเช่น ggplot และอ่านในหน้าคนนี้
>> ดังนั้นให้ฉันเพียงแค่ได้อย่างรวดเร็ว แสดงบางสิ่งบางอย่างเย็น
ลองไปข้างหน้าและไป to-- เพียง การประยุกต์ใช้การเรียนรู้เครื่อง
ดังนั้นสมมติว่าเรามีสามเหล่านี้ แพคเกจเพื่อผมจะโหลดเหล่านี้ใน
ดังนั้นเพียงแค่นี้พิมพ์ออกบางส่วน ข้อมูลหลังจากที่ผมโหลดในสิ่งที่
ดังนั้นฉันพูด read.csv นี้ ชุดนี้และตอนนี้
ฉันจะไปข้างหน้าและมองและ เห็นสิ่งที่อยู่ภายในชุดนี้
>> ดังนั้นก่อนที่ 20 สังเกต
ดังนั้นผมก็ต้อง X1, X2 และวายดังนั้นจึง ดูเหมือนว่าพวงของค่าเหล่านี้
มีตั้งแต่บางที 20-80 หรือมากกว่านั้น
และแล้วในทำนองเดียวกันสำหรับ X2 แล้ว Y นี้น่าจะเป็นป้าย 0 และ 1
>> เมื่อต้องการตรวจสอบนี้ผมสามารถ เพียงแค่ทำสรุปข้อมูล X1
และแล้วในทำนองเดียวกันสำหรับ คอลัมน์อื่น ๆ เหล่านี้
ดังนั้นสรุปเป็นวิธีที่รวดเร็วของ เพียงแค่คุณแสดงค่าอย่างรวดเร็ว
โอ้ขอโทษ
หนึ่งนี้ควรจะวาย
>> ดังนั้นในกรณีนี้ให้ quantiles, มีเดีย, maxes ได้เป็นอย่างดี
ในกรณีนี้ DataY คุณสามารถดู ว่ามันเป็นเพียงแค่จะเป็น 0 และ 1
นอกจากนี้ยังหมายถึงไม่ว่าจะเป็น 0.6 เพียงหมายความว่ามัน
ดูเหมือนว่าฉันมี 1s มากกว่า 0s
>> เพื่อให้ฉันไปข้างหน้าและการแสดง คุณได้สิ่งนี้ดูเหมือนว่า
ดังนั้นฉันแค่จะไปพล็อตนี้
ลองมาดูวิธีการล้างนี้
โอ้ตกลง
ตกลง
>> ดังนั้นนี่คือสิ่งที่ดูเหมือนว่า
ดังนั้นจึงดูเหมือนว่าสีเหลืองผมระบุ เป็น 0 แล้วผมสีแดงระบุเป็น 1s
ดังนั้นที่นี่ดูเหมือนว่า จุดฉลากและมัน
ดูเหมือนว่าคุณแค่อยากบาง การเรียงลำดับของการจัดกลุ่มเกี่ยวกับเรื่องนี้
>> และแจ้งให้เราเพียงไปข้างหน้าและการแสดง บางส่วนของฟังก์ชั่นในตัวเหล่านี้
ดังนั้นนี่คือ LM
ดังนั้นนี่เป็นเพียงการพยายาม เพื่อให้พอดีกับเส้นนี้
ดังนั้นสิ่งที่เป็นวิธีที่ดีที่สุด ที่ฉันสามารถใส่สายดังกล่าว
ว่ามันที่ดีที่สุดที่จะแยก การเรียงลำดับของการจัดกลุ่มนี้
และความนึกคิดคุณก็สามารถมองเห็น ที่ฉันเพิ่งเรียกใช้คำสั่งเหล่านี้ทั้งหมด
แล้วฉันจะ ข้างหน้าและเพิ่มบรรทัด
>> ดังนั้นนี้ดูเหมือนว่าเดาที่ดีที่สุด
ก็สละที่ดีที่สุดที่จะช่วยลด ข้อผิดพลาดในการพยายามให้พอดีกับสายนี้
เห็นได้ชัดว่านี้มีลักษณะชนิดของ ดี แต่มันไม่ได้เป็นสิ่งที่ดีที่สุด
และรูปแบบเชิงเส้นใน โดยทั่วไปเป็นไปได้
จริงที่ดีสำหรับทฤษฎีและการจัดเรียงเพียง พื้นฐานอาคารของเครื่อง
การเรียนรู้
แต่ในทางปฏิบัติคุณกำลังจะไป ต้องการที่จะทำบางสิ่งบางอย่างมากขึ้นทั่วไป
>> ดังนั้นคุณก็สามารถลองใช้ สิ่งที่เรียกว่าเครือข่ายประสาท
สิ่งเหล่านี้เป็น มากขึ้นร่วมกันมากขึ้น
และพวกเขาก็ทำงานน่าขนลุก สำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่
ดังนั้นในกรณีนี้เราเท่านั้น have-- ขอดูหน่อยเรามี nRow
ดังนั้น nRow เป็นเพียงการบอกจำนวนของแถว
ดังนั้นในกรณีนี้ผม มี 100 ข้อสังเกต
>> เพื่อให้ฉันไปข้างหน้าและ ทำให้โครงข่ายประสาทเทียม
ดังนั้นนี่เป็นสิ่งที่ดีจริงๆ เพราะผมก็สามารถพูด nnet
แล้วผมถอยวาย ดังนั้น Y เป็นคอลัมน์นั้น
และจากนั้นก็ถอยมันใน อีกสองตัวแปร
ดังนั้นนี่คือสั้น สัญกรณ์สำหรับ X1 และ X2
>> ถ้าอย่างนั้นเราไปข้างหน้าและทำงานนี้
โอ้ขอโทษ
ฉันต้องการที่จะทำงานนี้สิ่งที่ทั้ง
และนี่เป็นเพียงสัญกรณ์พิมพ์ สำหรับวิธีการได้อย่างรวดเร็วหรือไม่ได้อย่างรวดเร็ว
แปรสภาพ
ดังนั้นดูเหมือนว่ามันไม่มาบรรจบกัน
เพื่อให้ฉันไปข้างหน้าและการพิมพ์ สิ่งนี้ดูเหมือนว่า
>> ดูที่นี่คือภาพและที่นี่เป็น รูปร่างแสดงวิธีการที่ดีมันพอดี
และนี่คือ just-- คุณสามารถดู นี้ว่าเป็นมากดีมาก
มันก็อาจจะเป็น overfitting แต่คุณยังสามารถ
บัญชีนี้กับคนอื่น ๆ เทคนิคเช่นการตรวจสอบข้าม
และสิ่งเหล่านี้ถูกสร้างขึ้นยังเป็นอาร์
>> และแจ้งให้เราเพียงแค่แสดง สนับสนุนเครื่องเวกเตอร์
นี้เป็นอีกหนึ่งที่พบบ่อยจริงๆ เทคนิคในการเรียนรู้เครื่อง
มันจะคล้ายกับรูปแบบเชิงเส้น แต่ จะใช้สิ่งที่เรียกว่าวิธีการเคอร์เนล
และขอดูวิธีการที่ดีที่ไม่
ดังนั้นหนึ่งนี้จะคล้ายกับวิธีการ ทั้งเครือข่ายประสาทดำเนินการ,
แต่ก็เรียบเนียนมากขึ้น
และนี่จะตามออก ของ what-- วิธีการทำงานจำแนก
>> ดังนั้นนี่เป็นเพียงมาก ภาพรวมอย่างรวดเร็วของบาง
ฟังก์ชั่นในตัวที่คุณสามารถทำได้ และยังมีบางส่วนของการสำรวจข้อมูล
เพื่อให้ฉันเพียงไปข้างหน้า และกลับไปที่ภาพนิ่ง
>> ดังนั้นเห็นได้ชัดนี้เป็น ไม่ได้ครอบคลุมมาก
และนี่คือจริงๆเพียงแค่ทีเซอร์ แสดงให้คุณเห็นสิ่งที่คุณสามารถทำได้ในอาร์
ดังนั้นหากคุณต้องการเพียงแค่ เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมที่นี่
มีพวงของทรัพยากรที่แตกต่างกัน
>> ดังนั้นหากคุณรักตำราหรือคุณ เพียงแค่รักการอ่านสิ่งที่ออนไลน์
แล้วนี้เป็นที่ยอดเยี่ยม หนึ่งโดยแฮดเลย์วิคแฮม
ที่ยังสร้างทั้งหมดเหล่านี้ แพคเกจที่เจ๋งจริงๆ
หากคุณรักวิดีโอแล้ว เบิร์กลีย์มี Bootcamp ที่น่ากลัว
ที่ several-- ว่าเป็นชนิดของนาน
และมันก็จะสอนให้คุณเกือบ ทุกสิ่งที่คุณต้องการรู้เกี่ยวกับอาร์
>> และในทำนองเดียวกันมี Codeacademy และสิ่งเหล่านี้จัดเรียงอื่น ๆ
ของเว็บไซต์โต้ตอบ
พวกเขายังได้รับ common-- มากขึ้นและบ่อยมากขึ้น
ดังนั้นนี่จะคล้ายกับ Codeacademy
และสุดท้ายถ้าคุณเพียง ชุมชนและต้องการความช่วยเหลือ
เหล่านี้เป็นพวงของ สิ่งที่คุณสามารถไปที่
เห็นได้ชัดว่าเรายังคง ใช้รายชื่อผู้รับจดหมายเพียง
ชอบเกือบทุกอื่น ๆ ชุมชนการเขียนโปรแกรมภาษา
และ #rstats นี้เป็น ชุมชนของเราทวิตเตอร์
ที่จริงค่อนข้างบ่อย
และจากนั้นผู้ใช้!
เป็นเพียงการประชุมของเรา
>> และแล้วแน่นอนคุณสามารถ ใช้ Q อื่น ๆ เหล่านี้และสิ่งที่,
เหมือนกองมากเกิน, Google แล้ว GitHub
เพราะส่วนใหญ่ของแพคเกจเหล่านี้ และจำนวนมากของชุมชน
จะเป็นศูนย์กลางการพัฒนารอบ รหัสเพราะมันเป็นโอเพนซอร์ส
และมันก็เป็นเพียงแค่ความสุขจริงๆใน GitHub
และสุดท้ายคุณสามารถติดต่อฉันหาก เพียงแค่คุณมีคำถามใด ๆ ได้อย่างรวดเร็ว
ดังนั้นคุณจึงสามารถหาฉันบนทวิตเตอร์ที่นี่ เว็บไซต์ของฉันและเพียงแค่อีเมลของฉัน
ดังนั้นหวังว่านั่นคือ บางสิ่งบางอย่างเพียงแค่ทีเซอร์สั้น
ของสิ่งที่ R มันมีความสามารถในการทำ
และหวังว่าคุณเพียงแค่ ตรวจสอบเหล่านี้สามลิงค์
และดูว่าคุณสามารถทำขึ้น
และผมคิดว่านั่นเป็นเพียงเกี่ยวกับเรื่องนี้
ขอบคุณ
>> [APPLAUSE]