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

2
00:00:00,750 --> 00:00:09,800
>> [Грає музика]

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

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

5
00:00:13,680 --> 00:00:14,980
Дастін Мене звуть.

6
00:00:14,980 --> 00:00:18,419
Так що я буду представляти
Аналіз даних в R.

7
00:00:18,419 --> 00:00:19,710
Просто трохи про себе.

8
00:00:19,710 --> 00:00:24,320
Я в даний час аспірант
Інженерна та прикладної науки.

9
00:00:24,320 --> 00:00:28,330
Я вивчаю перетин
машинне навчання і статистика

10
00:00:28,330 --> 00:00:31,375
так Аналіз даних в R є
дійсно основне значення для

11
00:00:31,375 --> 00:00:33,790
Я роблю на щоденній основі.

12
00:00:33,790 --> 00:00:35,710
>> І R особливо
добре для аналізу даних

13
00:00:35,710 --> 00:00:39,310
тому що це дуже добре для прототипування.

14
00:00:39,310 --> 00:00:43,590
І, як правило, коли ви робите якісь
аналізу даних, багато проблем

15
00:00:43,590 --> 00:00:44,920
збираються пізнавальною.

16
00:00:44,920 --> 00:00:48,700
І так ви просто хочете мати
деякі дійсно гарна мова, що

17
00:00:48,700 --> 00:00:53,770
це просто добре для цього
вбудовані функції, на відміну

18
00:00:53,770 --> 00:00:57,430
для того, щоб мати справу з низькими речей рівня.

19
00:00:57,430 --> 00:01:01,040
Таким чином, на самому початку, я просто хочу,
ввести те, що R, то чому б

20
00:01:01,040 --> 00:01:04,540
Ви хочете, щоб використовувати його, і
потім переходять в якийсь демо,

21
00:01:04,540 --> 00:01:07,060
і просто піти далі.

22
00:01:07,060 --> 00:01:08,150
>> Так що ж таке R?

23
00:01:08,150 --> 00:01:11,180
R тільки мову розвинувся
для статистичних розрахунків

24
00:01:11,180 --> 00:01:12,450
і візуалізація.

25
00:01:12,450 --> 00:01:16,000
Так що ж це означає, що
це дуже хороший мову

26
00:01:16,000 --> 00:01:22,400
для будь-якого роду речі, що має справу з
невпевненість або візуалізації даних.

27
00:01:22,400 --> 00:01:24,850
Так що ви повинні все це
імовірнісних розподілів.

28
00:01:24,850 --> 00:01:27,140
Там збираються бути
вбудовані функції.

29
00:01:27,140 --> 00:01:31,650
Ви також будете мати відмінний
побудова пакетів.

30
00:01:31,650 --> 00:01:34,110
>> Python є ще одним конкуруючих
мова для даних.

31
00:01:34,110 --> 00:01:40,020
І ще одна річ, яку я знаходжу, що R
набагато краще візуалізація.

32
00:01:40,020 --> 00:01:45,200
Так що ви побачите в демо як
а просто дуже інтуїтивним мову

33
00:01:45,200 --> 00:01:48,050
, Який просто працює дуже добре.

34
00:01:48,050 --> 00:01:53,140
Це також є безкоштовним і відкритим вихідним кодом, а
будь-який інший хороший мову, я думаю.

35
00:01:53,140 --> 00:01:55,440
>> І ось, купа всього
Ключові слова кинуті на вас.

36
00:01:55,440 --> 00:02:00,450
Це динамічний, тобто якщо у вас є
Конкретний тип присвоєно об'єкту

37
00:02:00,450 --> 00:02:02,025
ніж просто змінити його на льоту.

38
00:02:02,025 --> 00:02:05,670
Це ледачий, так що це розумно, про
як він це робить розрахунки.

39
00:02:05,670 --> 00:02:12,250
Функціональне значення це може дійсно працювати
засновані від функцій, так anything--

40
00:02:12,250 --> 00:02:16,910
будь-який вид маніпуляцій ви
робити, він буде заснований офф функцій.

41
00:02:16,910 --> 00:02:20,162
>> Так бінарні оператори, наприклад,
просто за своєю суттю функції.

42
00:02:20,162 --> 00:02:21,870
І все, що
Ви збираєтеся зробити, це

43
00:02:21,870 --> 00:02:24,690
буде бігти функції самостійно.

44
00:02:24,690 --> 00:02:27,140
А потім об'єктно-орієнтована, а також.

45
00:02:27,140 --> 00:02:30,930
>> Так от сюжет XKCD.

46
00:02:30,930 --> 00:02:34,350
Не тільки тому, що я відчуваю, що
XKCD має фундаментальне значення для будь-якого виду

47
00:02:34,350 --> 00:02:37,770
презентації, а тому, що
Я відчуваю, що це дійсно

48
00:02:37,770 --> 00:02:42,160
молотки пункт, що багато
час, коли ви робите якісь дані

49
00:02:42,160 --> 00:02:46,570
аналіз, проблема полягає не в
так як швидко він працює,

50
00:02:46,570 --> 00:02:49,850
але як довго це буде
вас програмувати завдання.

51
00:02:49,850 --> 00:02:54,112
Так от, це просто аналізуючи чи
Стратегія або б є більш ефективним.

52
00:02:54,112 --> 00:02:55,820
Це буде
те, що ви

53
00:02:55,820 --> 00:02:58,290
матимемо справу багато з в
Сортувати низькорівневі мови

54
00:02:58,290 --> 00:03:03,440
де ви маєте справу з SEG несправностей,
виділення пам'яті, ініціалізація,

55
00:03:03,440 --> 00:03:05,270
навіть роблячи вбудовані функції.

56
00:03:05,270 --> 00:03:09,920
І цей матеріал все обробляється
дуже, дуже елегантно в R.

57
00:03:09,920 --> 00:03:12,839
>> Так що просто забити цей
Справа, найвужче місце

58
00:03:12,839 --> 00:03:13,880
буде пізнавальним.

59
00:03:13,880 --> 00:03:17,341
Так аналіз даних дуже складна проблема.

60
00:03:17,341 --> 00:03:19,340
Якщо ви робите
машинне навчання, або ви

61
00:03:19,340 --> 00:03:22,550
робити просто якесь
Основна розвідка даних

62
00:03:22,550 --> 00:03:25,290
Ви не хочете, щоб
взяти документ

63
00:03:25,290 --> 00:03:27,440
а потім скомпілювати
те, що кожен раз, коли ви

64
00:03:27,440 --> 00:03:31,010
хочу подивитися, що колона виглядає,
які саме записи в матриці

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

66
00:03:32,195 --> 00:03:34,320
Таким чином, ви просто хочете мати
деякі дійсно приємний інтерфейс

67
00:03:34,320 --> 00:03:37,740
Ви можете запустити просту функцію
що індекси до того, що

68
00:03:37,740 --> 00:03:41,870
Ви хотіли б і просто запустити його звідти.

69
00:03:41,870 --> 00:03:44,190
І ви повинні домен
конкретні мови для цього.

70
00:03:44,190 --> 00:03:51,750
І R дійсно допоможе вам визначити
Проблема і вирішити цю проблему таким чином.

71
00:03:51,750 --> 00:03:58,690
>> Так ось графік, що показує програмування
Популярність R, як це пішло з плином часу.

72
00:03:58,690 --> 00:04:04,060
Отже, як ви бачите, як 2013 або
так що просто підірвали надзвичайно.

73
00:04:04,060 --> 00:04:09,570
І це був тільки через це
Величезний тенденція в індустрії високих технологій

74
00:04:09,570 --> 00:04:10,590
про великі даних.

75
00:04:10,590 --> 00:04:13,010
Крім того, не тільки технологія
промисловість, але насправді

76
00:04:13,010 --> 00:04:16,490
Будь-яка галузь that--, тому що
багато галузей

77
00:04:16,490 --> 00:04:20,589
є свого роду основою для
намагаються вирішити ці проблеми.

78
00:04:20,589 --> 00:04:24,590
І, як правило, ви можете мати деякі хороші
спосіб вимірювання цих проблем

79
00:04:24,590 --> 00:04:29,720
або навіть визначаючи їх або
їх вирішення, використовуючи дані.

80
00:04:29,720 --> 00:04:35,430
Так що я думаю, зараз R є 11-
найпопулярніший мову на Tiobe

81
00:04:35,430 --> 00:04:38,200
і це зростає з тих пір.

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

83
00:04:40,740 --> 00:04:43,080
>> Так ось деякі більш
особливості R. Він має

84
00:04:43,080 --> 00:04:46,900
Величезна кількість пакетів і
для всіх цих різних речей.

85
00:04:46,900 --> 00:04:52,470
Так в будь-який час у вас є
певна проблема, більшість

86
00:04:52,470 --> 00:04:55,060
Час R матиме
що функція для вас.

87
00:04:55,060 --> 00:04:58,520
Так ви хочете, щоб
побудувати якесь машини

88
00:04:58,520 --> 00:05:02,770
Алгоритм навчання називається
Випадкові Ліс або дерева рішень,

89
00:05:02,770 --> 00:05:07,530
або навіть намагаються взяти середнє
функція або який-небудь з цього матеріалу,

90
00:05:07,530 --> 00:05:10,000
R буде мати це.

91
00:05:10,000 --> 00:05:14,190
>> І якщо ви робите ви дбаєте про
оптимізація, одна річ, яка загальна

92
00:05:14,190 --> 00:05:17,430
є те, що після того як ви зробили прототипи
якась мові високого рівня,

93
00:05:17,430 --> 00:05:19,810
ви будете кидати, що in--
Ви просто порт, який більш

94
00:05:19,810 --> 00:05:21,550
в якусь мову низького рівня.

95
00:05:21,550 --> 00:05:26,090
Те, що добре про R є те, що, як тільки ви
зроблено прототипів, ви можете запустити C ++,

96
00:05:26,090 --> 00:05:29,510
або Fortran, або будь-який з них
нижні рівня безпосередньо в R.

97
00:05:29,510 --> 00:05:32,320
Так ось один дійсно
круто особливістю R,

98
00:05:32,320 --> 00:05:35,930
Якщо ви дійсно дбаєте про
Справа в оптимізації.

99
00:05:35,930 --> 00:05:39,490
>> І це теж дуже добре
для веб-візуалізації.

100
00:05:39,490 --> 00:05:43,530
Так D3.js, наприклад,
Я думаю, ще один семінар

101
00:05:43,530 --> 00:05:45,130
що ми представили сьогодні.

102
00:05:45,130 --> 00:05:48,510
І це дійсно дивним для
робити інтерактивні візуалізації.

103
00:05:48,510 --> 00:05:54,460
І D3.js припускає, що у вас є
свого роду даних, які будуть нанесені

104
00:05:54,460 --> 00:05:58,080
і R є відмінним способом, щоб бути здатним робити
Аналіз даних, перш ніж експортувати його

105
00:05:58,080 --> 00:06:04,220
до D3.js або навіть просто працювати
D3.js команд в самій R,

106
00:06:04,220 --> 00:06:08,240
а також всі ці
інші бібліотеки, а також.

107
00:06:08,240 --> 00:06:13,041
>> Так що просто впровадження
що R і чому його можна використовувати.

108
00:06:13,041 --> 00:06:14,790
Так, ми сподіваємося, у мене
переконані, що ви щось

109
00:06:14,790 --> 00:06:18,460
про просто намагаюся побачити, що це таке.

110
00:06:18,460 --> 00:06:23,930
Так що я збираюся йти вперед і пройти через
деякі основи про об'єкти R

111
00:06:23,930 --> 00:06:26,150
і те, що ви дійсно можете зробити.

112
00:06:26,150 --> 00:06:29,690
>> Так от просто
купа команд математику.

113
00:06:29,690 --> 00:06:35,000
Так кажуть you're-- ви хочете побудувати
мову самостійно, і ви просто хочете

114
00:06:35,000 --> 00:06:38,080
мати купу різних інструментів.

115
00:06:38,080 --> 00:06:42,520
Будь-який вид роботи ви думаєте, ви
хочу в значній мірі буде в R.

116
00:06:42,520 --> 00:06:44,150
>> Так от 2 плюс 2.

117
00:06:44,150 --> 00:06:46,090
Ось два рази пі.

118
00:06:46,090 --> 00:06:51,870
R має купу вбудованих констант
що ви будете часто використовувати як пі, е.

119
00:06:51,870 --> 00:06:56,230
>> І потім, ось 7 плюс
runif, так runif 1.

120
00:06:56,230 --> 00:07:02,450
Це функція, яка генерує
одне випадкове рівномірне від 0 до 1.

121
00:07:02,450 --> 00:07:04,400
А тут ще від 3 до ступеня 4.

122
00:07:04,400 --> 00:07:06,430
Там це квадратні корені.

123
00:07:06,430 --> 00:07:07,270
>> Там же журналу.

124
00:07:07,270 --> 00:07:14,500
Так, авторизуйтесь буде робити базу
Експонентний сам по собі.

125
00:07:14,500 --> 00:07:18,337
І потім, якщо ви вкажете базу, то
Ви можете робити все, що база ви хочете.

126
00:07:18,337 --> 00:07:19,920
І тоді, ось деякі інші команди.

127
00:07:19,920 --> 00:07:22,180
Так що ви повинні 23 мод 2.

128
00:07:22,180 --> 00:07:24,910
Тоді у вас є залишок.

129
00:07:24,910 --> 00:07:27,110
Тоді у вас є науково
позначення, якщо ви також

130
00:07:27,110 --> 00:07:34,060
хочу зробити просто більше і
більш складні речі.

131
00:07:34,060 --> 00:07:37,320
>> Так от призначення.

132
00:07:37,320 --> 00:07:40,830
Так типові завдання в
R виконується зі стрілкою

133
00:07:40,830 --> 00:07:43,440
так що це менше, ніж а потім дефіс.

134
00:07:43,440 --> 00:07:47,250
Так от, я просто призначення
3 зі змінною Вал.

135
00:07:47,250 --> 00:07:50,160
>> І тоді я друкую Val
а потім виводить три.

136
00:07:50,160 --> 00:07:53,920
За умовчанням в R перекладача, його
друкуватиме речі для вас

137
00:07:53,920 --> 00:07:57,280
так що вам не потрібно вказувати друку Val
в будь-який час ви хочете, щоб щось надрукувати.

138
00:07:57,280 --> 00:08:00,200
Ви можете просто зробити Вел і
то він буде робити це за вас.

139
00:08:00,200 --> 00:08:04,380
>> Крім того, ви можете використовувати дорівнює технічно
як оператор присвоювання.

140
00:08:04,380 --> 00:08:07,190
Є невеликі тонкощі
між використанням стрілку

141
00:08:07,190 --> 00:08:10,730
оператор і рівності
Оператор для виконання завдань.

142
00:08:10,730 --> 00:08:15,470
В основному відповідно до Конвенції, все
просто використовувати оператор стрілки.

143
00:08:15,470 --> 00:08:21,850
>> І ось, я задаю це
косою позначення називається 1 двокрапка 6.

144
00:08:21,850 --> 00:08:26,010
Це генерує вектор від 1 до 6.

145
00:08:26,010 --> 00:08:29,350
І це дуже приємно, тому що тоді
Ви просто призначити вектор Валь

146
00:08:29,350 --> 00:08:34,270
і що працює сама по собі.

147
00:08:34,270 --> 00:08:37,799
>> Так що це вже відбувається з
single-- дуже інтуїтивний даних

148
00:08:37,799 --> 00:08:41,070
Структура просто двійник
деякий тип типу в вектор

149
00:08:41,070 --> 00:08:45,670
і який буде збирати всі
скалярні значення для вас.

150
00:08:45,670 --> 00:08:50,770
Таким чином, після переходу від скалярного, ви
є об'єкти R, і це вектор.

151
00:08:50,770 --> 00:08:55,610
Вектор будь-який вид
Збір і того ж типу.

152
00:08:55,610 --> 00:08:58,150
Так ось купа векторів.

153
00:08:58,150 --> 00:08:59,800
>> Так що це цифри.

154
00:08:59,800 --> 00:09:02,440
Числовий, є спосіб R спосіб сказати два рази.

155
00:09:02,440 --> 00:09:07,390
І так за замовчуванням, будь
число буде в два рази.

156
00:09:07,390 --> 00:09:13,150
>> Так що, якщо у вас є з 1,1, 3,
негативною 5,7, C є функцією.

157
00:09:13,150 --> 00:09:16,760
Це об'єднує всі три
числа у векторі.

158
00:09:16,760 --> 00:09:19,619
І це буде be-- так що якщо
Ви помітили, 3 само по собі,

159
00:09:19,619 --> 00:09:21,910
як правило, ви б припустити,
що це, як ціле,

160
00:09:21,910 --> 00:09:25,050
а тому, що всі вектори
той же самий тип,

161
00:09:25,050 --> 00:09:28,660
це вектор парному розряді
або цифровий в цьому випадку.

162
00:09:28,660 --> 00:09:34,920
>> RNorm є функцією, яка створює
стандартна нормальна variables--

163
00:09:34,920 --> 00:09:36,700
або стандартні нормальні значення.

164
00:09:36,700 --> 00:09:38,360
І я, вказавши дві з них.

165
00:09:38,360 --> 00:09:43,840
Так що я роблю RNorm 2, призначення, що
Розробники, а потім я друкую деви.

166
00:09:43,840 --> 00:09:47,350
Таким чином, ці тільки два
Випадкові нормальні значення.

167
00:09:47,350 --> 00:09:50,060
>> А потім цілих чисел, якщо ви
Ви дбаєте про цілих чисел.

168
00:09:50,060 --> 00:09:54,650
Так що це просто про пам'ять
розподіл і збереження обсяг пам'яті.

169
00:09:54,650 --> 00:10:01,460
Таким чином, ви повинні додати
ваші номери по столиці Л.

170
00:10:01,460 --> 00:10:04,170
>> Загалом, це
Історичний позначення R в

171
00:10:04,170 --> 00:10:06,940
для того, що називається довге ціле.

172
00:10:06,940 --> 00:10:09,880
Тому більшу частину часу, ви будете
мати справу з двійниками.

173
00:10:09,880 --> 00:10:15,180
І якщо ви коли-небудь буде пізно
на оптимізувати свій код,

174
00:10:15,180 --> 00:10:18,110
Ви можете просто додати їх у L'років
після або під час нього

175
00:10:18,110 --> 00:10:22,280
якщо ви, як віщі про те, що
Ви збираєтеся зробити ці змінні.

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

177
00:10:25,340 --> 00:10:26,890
>> Так ось векторний характер.

178
00:10:26,890 --> 00:10:31,440
Так, знову ж таки, я об'єднання
три струни на цей раз.

179
00:10:31,440 --> 00:10:36,230
Зверніть увагу, що подвійні струни і
поодинокі рядки же в R.

180
00:10:36,230 --> 00:10:41,000
Так що в мене Артур і Марвін і так
коли я друкую це, всі вони

181
00:10:41,000 --> 00:10:43,210
збираємося показати подвійними струнами.

182
00:10:43,210 --> 00:10:45,880
І якщо ви також хочете, щоб включити
подвійний або одинарної рядки

183
00:10:45,880 --> 00:10:50,070
в ваших персонажів, то ви можете
або чергувати ваші рядки.

184
00:10:50,070 --> 00:10:53,540
>> Так Марвін для
Другий елемент, це

185
00:10:53,540 --> 00:10:56,380
збирається show-- вас
просто подвійними струнами

186
00:10:56,380 --> 00:10:59,050
а потім один рядок
так що це змінного.

187
00:10:59,050 --> 00:11:04,040
В іншому випадку, якщо ви хочете використовувати двічі
Рядок оператор в двомісному рядки

188
00:11:04,040 --> 00:11:07,090
коли ви оголосивши її, а потім
ви просто використовуєте оператор втечі.

189
00:11:07,090 --> 00:11:10,600
Так що вам зворотний слеш подвійний рядок.

190
00:11:10,600 --> 00:11:13,330
>> І, нарешті, ми також
є логічні вектори.

191
00:11:13,330 --> 00:11:15,890
Так logical-- так вірно
і FALSE, і вони

192
00:11:15,890 --> 00:11:18,880
буде все великі літери.

193
00:11:18,880 --> 00:11:22,370
А потім, знову ж таки, я об'єднання
їх, а потім призначати їх BOOLS.

194
00:11:22,370 --> 00:11:24,590
Так Bools збирається показати
Ви TRUE, FALSE, і TRUE.

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

196
00:11:28,280 --> 00:11:31,620
>> Так ось векторизация індексації.

197
00:11:31,620 --> 00:11:34,870
Таким чином, на початку, я
беру function--

198
00:11:34,870 --> 00:11:39,230
це називається sequence--
Послідовність від 2 до 12.

199
00:11:39,230 --> 00:11:42,490
І я беру послідовність, 2.

200
00:11:42,490 --> 00:11:46,660
Так це буде робити
2, 4, 6, 8, 10 і 12.

201
00:11:46,660 --> 00:11:50,080
І потім, я індексування
щоб отримати третій елемент.

202
00:11:50,080 --> 00:11:55,770
>> Таким чином, одна річ, щоб мати на увазі,
що г індекси, починаючи з 1.

203
00:11:55,770 --> 00:12:00,550
Так Вальс 3 даватиме
Ви Третій елемент.

204
00:12:00,550 --> 00:12:04,580
Це свого роду відрізняється від інших
мови, в яких він починається з нуля.

205
00:12:04,580 --> 00:12:09,780
Таким чином, в C або C ++, наприклад, ви
збирається отримати четвертий елемент.

206
00:12:09,780 --> 00:12:13,280
>> А ось вальс від 3 до 5.

207
00:12:13,280 --> 00:12:16,030
Таким чином, одна річ, яка
дійсно здорово, що ви

208
00:12:16,030 --> 00:12:20,410
може генерувати тимчасові змінні всередині
а потім просто використовувати їх на льоту.

209
00:12:20,410 --> 00:12:21,960
Так от 3 до 5.

210
00:12:21,960 --> 00:12:25,070
Так я генерації вектор
3, 4 і 5, а потім

211
00:12:25,070 --> 00:12:29,700
Я індексації, щоб отримати третину,
четвертий і п'ятий елементи.

212
00:12:29,700 --> 00:12:32,280
>> Отже, подібним чином, ви можете
Анотація просто зробити

213
00:12:32,280 --> 00:12:35,280
будь-який вид вектора
Це дає вам індексацію.

214
00:12:35,280 --> 00:12:40,050
Так ось вальс, а потім
перший, третій, шостий і елементи.

215
00:12:40,050 --> 00:12:42,800
І потім, якщо ви хочете
зробити доповнення,

216
00:12:42,800 --> 00:12:45,210
так що ви просто зробити мінус
після цього і що буде

217
00:12:45,210 --> 00:12:48,600
дати вам все, що не
перший, третій, шостий і елемент.

218
00:12:48,600 --> 00:12:51,590
Таким чином, це буде 4, 8 і 10.

219
00:12:51,590 --> 00:12:54,380
>> І якщо ви хочете отримати
навіть більш просунуті,

220
00:12:54,380 --> 00:12:57,610
Ви можете об'єднати логічні вектори.

221
00:12:57,610 --> 00:13:05,210
Так цей показник буде давати вам
це булева вектора довжини 6.

222
00:13:05,210 --> 00:13:07,280
Так представник TRUE, кома 3.

223
00:13:07,280 --> 00:13:09,680
Це буде повторювати ІСТИНА три рази.

224
00:13:09,680 --> 00:13:12,900
Так що це дасть вам
вектор TRUE, TRUE, TRUE.

225
00:13:12,900 --> 00:13:17,470
>> представник FALSE 4-- це відбувається, щоб дати вам
вектор FALSE, FALSE, FALSE, FALSE.

226
00:13:17,470 --> 00:13:21,280
І тоді з об'єднуватиме
ці два Логічні разом.

227
00:13:21,280 --> 00:13:24,090
Таким чином, ви збираєтеся отримати три
Істини, а потім чотири FALSEs.

228
00:13:24,090 --> 00:13:28,460
>> Так що, коли ви форумів вальс, ви
збирається отримати TRUE, TRUE, TRUE.

229
00:13:28,460 --> 00:13:31,420
Так от хочу сказати, так,
Я хочу, щоб ці три елементи.

230
00:13:31,420 --> 00:13:33,520
А потім FALSE, FALSE,
БРЕХНЯ, БРЕХНЯ збирається

231
00:13:33,520 --> 00:13:37,140
щоб сказати ні, я не хочу, щоб ці елементи
так що не збирається їх повернути.

232
00:13:37,140 --> 00:13:41,490
>> І я думаю, є насправді опечатка тут
тому що це говорить повторіть TRUE, 3

233
00:13:41,490 --> 00:13:47,990
і повторювати брехливі 4, і технічно, вам
тільки шість елементів, так повторювати брехливі,

234
00:13:47,990 --> 00:13:50,470
вона повинна бути повтор FALSE 3.

235
00:13:50,470 --> 00:13:55,260
Я думаю, що R також досить такий шикарний
що якщо ви просто вказуєте 4 тут, то

236
00:13:55,260 --> 00:13:56,630
Це не буде навіть без помилок.

237
00:13:56,630 --> 00:13:58,480
Це буде просто дати вам цю величину.

238
00:13:58,480 --> 00:14:00,970
Так це буде просто ігнорувати, що в четвертому БРЕХНЯ.

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

240
00:14:05,310 --> 00:14:09,270
>> Так ось векторизация призначення.

241
00:14:09,270 --> 00:14:15,480
Так set.seed-- це тільки встановлює
насіння псевдовипадкових чисел.

242
00:14:15,480 --> 00:14:20,110
Так я встановлюю насіння з
42, це означає, що, якщо я можу генерувати

243
00:14:20,110 --> 00:14:22,950
три випадкових нормально
значення, а потім, якщо вас

244
00:14:22,950 --> 00:14:27,400
запустити set.seed на свій розсуд
комп'ютер, використовуючи той же значення 42,

245
00:14:27,400 --> 00:14:30,990
то ви також отримуєте
Ті ж три випадкові нормалей.

246
00:14:30,990 --> 00:14:33,411
>> Так що це дуже добре
відтворюваності.

247
00:14:33,411 --> 00:14:35,910
Зазвичай, коли ви робите деякі
Сортувати наукового аналізу,

248
00:14:35,910 --> 00:14:37,230
Ви хотіли б встановити насіння.

249
00:14:37,230 --> 00:14:41,270
Таким чином, інші вчені можуть просто
відтворити точно такий же код, який ви

250
00:14:41,270 --> 00:14:44,790
зроблено тому, що вони мають точне
ж випадкові величини that-- або випадкова

251
00:14:44,790 --> 00:14:47,270
значення, які ви взяли, як добре.

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

253
00:14:49,870 --> 00:14:53,910
>> І так векторизованних призначення
тут показує Вальс з 1 по 2.

254
00:14:53,910 --> 00:14:59,290
Так що займає перші два елементи
з вальсу, а потім привласнює їх 0.

255
00:14:59,290 --> 00:15:03,940
І потім, ви також можете просто зробити
Подібна річ з перемикачів.

256
00:15:03,940 --> 00:15:09,340
>> Так вальс не дорівнює 0-- цю волю
дати вам вектор БРЕХНЯ, БРЕХНЯ, ІСТИНА

257
00:15:09,340 --> 00:15:10,350
в цьому випадку.

258
00:15:10,350 --> 00:15:13,770
І потім, це буде говорити будь
з тих індексів, які були щирими,

259
00:15:13,770 --> 00:15:15,270
то це буде призначити що 5.

260
00:15:15,270 --> 00:15:18,790
Так він приймає третій елемент
тут, а потім привласнює його 5.

261
00:15:18,790 --> 00:15:22,300
>> І це дуже приємно
в порівнянні з низькорівневих мовах

262
00:15:22,300 --> 00:15:25,560
де ви повинні використовувати для петель
зробити все це векторизованних речі

263
00:15:25,560 --> 00:15:30,281
тому що це просто дуже інтуїтивним
і це єдиний один вкладиш.

264
00:15:30,281 --> 00:15:32,030
І те, що є великим про
векторизация позначення

265
00:15:32,030 --> 00:15:37,020
в тому, що в R, це свого роду
вбудовані таким чином, що вони майже так само швидко,

266
00:15:37,020 --> 00:15:42,490
як робити на мові низького рівня, як
на відміну від рішень для петлі в R

267
00:15:42,490 --> 00:15:46,317
, А потім з його робити
Сам динамічний індексації.

268
00:15:46,317 --> 00:15:48,900
І це буде повільніше, ніж робити
Цей вид векторизованних речі

269
00:15:48,900 --> 00:15:55,950
де він може зробити це паралельно, де
він робить це в заправці в принципі.

270
00:15:55,950 --> 00:15:58,650
>> Так ось векторизуется операцій.

271
00:15:58,650 --> 00:16:04,920
Так я генерації значення 1 до 3,
призначаючи що vec1, від 3 до 5, vec2,

272
00:16:04,920 --> 00:16:05,950
складаючи їх разом.

273
00:16:05,950 --> 00:16:11,490
Він додає їм покомпонентно так
це 1 плюс 3, 2 плюс 4, і так далі.

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

275
00:16:13,330 --> 00:16:16,110
Це примножує два
ціннісний компонент мудрим.

276
00:16:16,110 --> 00:16:21,830
Так що це один раз 3, 2 рази
4, а потім 3 рази 5.

277
00:16:21,830 --> 00:16:28,250
>> А потім, так само ви можете також зробити
comparisons-- логічне порівняння.

278
00:16:28,250 --> 00:16:33,640
Так що це БРЕХНЯ БРЕХНЯ ІСТИНА в цьому
так, бо один не більше, ніж 3,

279
00:16:33,640 --> 00:16:35,920
2 максимум, ніж 4.

280
00:16:35,920 --> 00:16:41,160
Це, я думаю ,, інший опечатка, 3
безумовно не більше, ніж 5.

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

282
00:16:41,660 --> 00:16:45,770
І тому ви можете просто зробити все
Ці прості операції

283
00:16:45,770 --> 00:16:48,350
тому що їх у спадщину
від самих класів.

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

285
00:16:51,110 --> 00:16:52,580
>> Так що було просто вектор.

286
00:16:52,580 --> 00:16:56,530
І це свого роду найбільш фундаментальним
R об'єкт, тому що заданий вектор,

287
00:16:56,530 --> 00:16:59,170
Ви можете побудувати більш складні об'єкти.

288
00:16:59,170 --> 00:17:00,560
>> Так ось матриця.

289
00:17:00,560 --> 00:17:05,030
Це, по суті абстракція
що матриця сама по собі.

290
00:17:05,030 --> 00:17:10,099
Таким чином, в цьому випадку, це три різні
вектори, де кожен з колонки,

291
00:17:10,099 --> 00:17:12,710
або ви можете розглядати його
як кожного з них ряд.

292
00:17:12,710 --> 00:17:18,250
>> Так що я зберігаю матрицю від 1 до
9, а потім я зазначенням 3 рядків.

293
00:17:18,250 --> 00:17:23,364
Так з 1 по 9 дасть вам вектор 1,
2, 3, 4, 5, 6, і аж до 9.

294
00:17:23,364 --> 00:17:29,250
>> Одна річ, щоб мати на увазі, що
R зберігає значення в стовпці-майор форматі.

295
00:17:29,250 --> 00:17:34,160
Отже, іншими словами, коли ви бачите 1
9, це буде зберігати them--

296
00:17:34,160 --> 00:17:36,370
це буде 1, 2,
3 в першому стовпці,

297
00:17:36,370 --> 00:17:38,510
а потім він буде робити 4, 5,
6 у другому стовпці,

298
00:17:38,510 --> 00:17:41,440
а потім 7, 8, 9, в третьому стовпці.

299
00:17:41,440 --> 00:17:45,570
>> А ось деякі інші
загальні функції, які ви можете використовувати.

300
00:17:45,570 --> 00:17:49,650
Так тьмяний мат, це дасть вам
розміри матриці.

301
00:17:49,650 --> 00:17:52,620
Це буде повертати вас
вектор розмірності.

302
00:17:52,620 --> 00:17:55,580
Таким чином, в цьому випадку, оскільки
наша матриця 3 на 3,

303
00:17:55,580 --> 00:18:01,900
це буде давати вам
цифрова векторна це 3 березня.

304
00:18:01,900 --> 00:18:05,270
>> А ось просто показує
множення матриць.

305
00:18:05,270 --> 00:18:11,970
Так зазвичай, якщо ви просто робите
asterisk-- так килимок зірочка mat--

306
00:18:11,970 --> 00:18:15,380
це буде
покомпонентно робота

307
00:18:15,380 --> 00:18:17,300
або те, що називається продукт Адамара.

308
00:18:17,300 --> 00:18:21,310
Так це буде робити кожен
елемент покомпонентно.

309
00:18:21,310 --> 00:18:23,610
Тим не менше, якщо ви хочете
матриця multiplication--

310
00:18:23,610 --> 00:18:29,380
так множення перший раз рядків
Перший стовпець другого матриці в

311
00:18:29,380 --> 00:18:34,510
і так on-- ви повинні використовувати
цей відсоток операція.

312
00:18:34,510 --> 00:18:38,110
>> І т мату просто
Робота для транспозиції.

313
00:18:38,110 --> 00:18:42,590
Так що я кажу, прийняти транспонування в
матриця, помножити його на матрицю

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

315
00:18:43,090 --> 00:18:45,006
І тоді це буде
повернутися до вас ще 3

316
00:18:45,006 --> 00:18:50,700
на 3 матриці показу
продукт, який ви хотіли.

317
00:18:50,700 --> 00:18:53,750
>> І так, щоб було матриця.

318
00:18:53,750 --> 00:18:56,020
Ось те, що називається кадр даних.

319
00:18:56,020 --> 00:19:00,780
Кадр даних ви можете думати про якість
матриця, а сама кожен стовпець

320
00:19:00,780 --> 00:19:02,990
буде іншого типу.

321
00:19:02,990 --> 00:19:07,320
>> Так що дійсно здорово про дані
кадри, що в аналізі даних самого,

322
00:19:07,320 --> 00:19:11,260
Ви будете мати все це
гетерогенні дані і все це насправді

323
00:19:11,260 --> 00:19:15,640
брудні речі, де кожна з колон
самі по собі можуть бути різних типів.

324
00:19:15,640 --> 00:19:21,460
Так от я і кажу створити
кадр даних, зробити цілими від 1 до 3,

325
00:19:21,460 --> 00:19:24,750
а потім також векторний характер.

326
00:19:24,750 --> 00:19:28,470
Так що я можу індекс через
кожен з цих колонок

327
00:19:28,470 --> 00:19:30,930
і тоді я отримаю самі значення.

328
00:19:30,930 --> 00:19:34,370
І ви також можете зробити якийсь
операцій з фреймів даних.

329
00:19:34,370 --> 00:19:38,040
І більшу частину часу, коли ви
робити аналіз даних або якийсь

330
00:19:38,040 --> 00:19:42,042
попередньої обробки, ви будете
працювати з цими структурами даних

331
00:19:42,042 --> 00:19:44,250
де кожен стовпець
щоб бути іншого типу.

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

333
00:19:47,880 --> 00:19:52,970
>> Нарешті, так що це в основному тільки
чотири основні об'єкти до Списку Р.

334
00:19:52,970 --> 00:19:55,820
буде просто збирати будь
інші об'єкти, які ви хочете.

335
00:19:55,820 --> 00:20:00,130
Так він буде зберігати це в одному
змінна, яку можна легко отримати доступ.

336
00:20:00,130 --> 00:20:02,370
>> Так от, я беру список.

337
00:20:02,370 --> 00:20:04,460
Я кажу речі дорівнює 3.

338
00:20:04,460 --> 00:20:08,060
Так що я буду мати один елемент у
Список, і це називається матеріал,

339
00:20:08,060 --> 00:20:10,570
і це буде мати значення 3.

340
00:20:10,570 --> 00:20:13,140
>> Я можу також створити матрицю.

341
00:20:13,140 --> 00:20:17,970
Так що це від 1 до 4 і кінцевого поспіль
дорівнює 2, так що матриця 2 × 2.

342
00:20:17,970 --> 00:20:20,270
Крім того, в списку, і це називається мат.

343
00:20:20,270 --> 00:20:24,690
moreStuff, рядок символів,
і навіть один список сам по собі.

344
00:20:24,690 --> 00:20:27,710
>> Так що це список, це 5 і ведмедя.

345
00:20:27,710 --> 00:20:30,990
Так що має значення 5 і його
має символьного рядка ведмедя

346
00:20:30,990 --> 00:20:32,710
і це список всередині списку.

347
00:20:32,710 --> 00:20:35,965
Таким чином, ви можете мати це
рекурсивні речей, де

348
00:20:35,965 --> 00:20:38,230
у вас є another-- А
введіть в межах типу.

349
00:20:38,230 --> 00:20:41,420
Отже, подібним чином, ви можете мати матрицю
в іншій матриці і так далі.

350
00:20:41,420 --> 00:20:44,264
І список просто хороший спосіб
збору та агрегування

351
00:20:44,264 --> 00:20:45,430
всі ці різні об'єкти.

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

353
00:20:50,210 --> 00:20:57,150
>> І, нарешті, тут просто допоможе у випадку
Це було якраз перейшли дуже швидко.

354
00:20:57,150 --> 00:21:01,350
Так в будь-який час ви заплуталися
про якусь функції,

355
00:21:01,350 --> 00:21:03,510
Ви можете зробити допомогу цієї функції.

356
00:21:03,510 --> 00:21:07,120
Таким чином, ви можете зробити довідкову матрицю
або знак питання матриця.

357
00:21:07,120 --> 00:21:11,430
І допомога і знак питання є
тільки обраховувати за те ж саме

358
00:21:11,430 --> 00:21:13,040
так що вони псевдоніми.

359
00:21:13,040 --> 00:21:16,820
>> ЛМ функція, яка
просто робить лінійна модель.

360
00:21:16,820 --> 00:21:20,340
Але якщо ви просто поняття не маю, як це
Роботи, ви можете просто зробити допомогу лм

361
00:21:20,340 --> 00:21:24,610
і це дасть вам деякі
Сортувати документації, яка

362
00:21:24,610 --> 00:21:27,960
виглядає ніби як
Людина сторінки в Unix, де

363
00:21:27,960 --> 00:21:34,210
у вас є короткий опис того, що
він робить, і те, що її аргументи,

364
00:21:34,210 --> 00:21:38,850
що це повертається, і всього порад про те,
щоб використовувати його, і деякі приклади.

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

366
00:21:41,680 --> 00:21:52,890
>> Отже, дозвольте мені йти вперед і шоу
деякі демо за допомогою Р. OK.

367
00:21:52,890 --> 00:21:55,470
Так що я пішов на дуже
швидко тільки дані

368
00:21:55,470 --> 00:21:59,440
структури і якийсь
op-- деякі операції.

369
00:21:59,440 --> 00:22:02,960
Ось деякі функції.

370
00:22:02,960 --> 00:22:06,750
>> Так от я просто хочу,
визначити функцію.

371
00:22:06,750 --> 00:22:09,970
Так я також використовую
Оператор присвоювання тут,

372
00:22:09,970 --> 00:22:12,610
і тоді я говорю,
оголосити його як функцію.

373
00:22:12,610 --> 00:22:14,140
І він приймає значення х.

374
00:22:14,140 --> 00:22:18,210
Так що це якесь значення ви хочете
і я збираюся повернутися х сам по собі.

375
00:22:18,210 --> 00:22:20,840
Так що це функція тотожності.

376
00:22:20,840 --> 00:22:23,670
>> І те, що це круто про це
в порівнянні з іншими мовами

377
00:22:23,670 --> 00:22:26,330
а інший з низьким рівнем
мов полягає в тому х

378
00:22:26,330 --> 00:22:29,350
може бути самою різних типів
і вона поверне цей тип.

379
00:22:29,350 --> 00:22:35,251
Таким чином, ви можете imagine-- так що давайте
мені просто запустити це швидко.

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

381
00:22:35,750 --> 00:22:40,300
>> Таким чином, одна річ, яку я повинен також згадати,
є те, що цей редактор я використовую

382
00:22:40,300 --> 00:22:41,380
називається RStudio.

383
00:22:41,380 --> 00:22:44,389
Це те, що називається IDE.

384
00:22:44,389 --> 00:22:46,180
І одна річ, яка
дуже приємно про це

385
00:22:46,180 --> 00:22:51,500
є те, що вона включає в себе безліч
речі, які ви хочете зробити в R само по собі

386
00:22:51,500 --> 00:22:53,180
просто дуже інтуїтивно.

387
00:22:53,180 --> 00:22:55,550
>> Так ось пульт перекладача.

388
00:22:55,550 --> 00:23:02,160
Отже, подібним чином, ви також можете отримати це
Консоль сировини просто робити великої літери

389
00:23:02,160 --> 00:23:05,630
І це саме те,
Те ж саме, як консоль.

390
00:23:05,630 --> 00:23:12,210
Так що я можу робити документа функція х, х, х.

391
00:23:12,210 --> 00:23:16,130
І then--, а потім, що
буде прекрасно себе.

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

393
00:23:19,200 --> 00:23:21,740
>> Так RStudio великий
тому що вона має консоль.

394
00:23:21,740 --> 00:23:25,360
Вона також має документи
Ви хотіли б працювати на.

395
00:23:25,360 --> 00:23:28,629
І тоді вона має деякі змінні
що ви можете побачити в навколишньому середовищі.

396
00:23:28,629 --> 00:23:30,420
І потім, якщо у вас є
зробити ділянки, то вам

397
00:23:30,420 --> 00:23:33,730
можна просто бачити його тут, на відміну від
управління всі ці різні вікна

398
00:23:33,730 --> 00:23:35,940
самі по собі.

399
00:23:35,940 --> 00:23:40,530
>> Я насправді особисто використовую Vim, але я
відчуваю, що RStudio відмінно просто

400
00:23:40,530 --> 00:23:44,640
для отримання хорошою ідеєю
про те, як використовувати R. Зазвичай

401
00:23:44,640 --> 00:23:47,040
коли ви намагаєтеся
дізнатися деякі нові завдання,

402
00:23:47,040 --> 00:23:49,590
Ви не хочете обробляти
занадто багато речей відразу.

403
00:23:49,590 --> 00:23:53,120
Так R просто very-- RStudio
це дуже хороший спосіб навчання R

404
00:23:53,120 --> 00:23:56,760
без необхідності мати справу з
всі ці інші речі.

405
00:23:56,760 --> 00:23:58,600
>> Так от я біжу ID Hello.

406
00:23:58,600 --> 00:24:00,090
Це повертає привіт.

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

408
00:24:01,740 --> 00:24:04,610
Ось вектор цілих чисел.

409
00:24:04,610 --> 00:24:08,620
Отже, подібним чином, тому що ви можете
приймати будь-які якусь цінність,

410
00:24:08,620 --> 00:24:16,060
Ви можете зробити повернення ідентифікатор
х, так що повертається 1234 і 5.

411
00:24:16,060 --> 00:24:22,210
>> І дозвольте мені показати вам, що
це дійсно ціле число.

412
00:24:22,210 --> 00:24:28,800
І точно так само, якщо ви клас
ID х, це буде ціле число.

413
00:24:28,800 --> 00:24:34,170
І потім, ви також можете
порівняти два і це правда.

414
00:24:34,170 --> 00:24:38,350
Так я перевіряю, якщо ідентифікатор X
дорівнює дорівнює х і повідомлення

415
00:24:38,350 --> 00:24:39,760
що вона дає вам два істини.

416
00:24:39,760 --> 00:24:44,280
Так що це не говорить, є
два об'єкти ідентичні,

417
00:24:44,280 --> 00:24:46,845
але кожен з записів
в вектори збігаються.

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

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

420
00:24:52,090 --> 00:24:58,470
Так що це трохи складніше
тим, що він має, і якщо умова ще

421
00:24:58,470 --> 00:25:00,960
а потім він приймає два
Аргументи в той час.

422
00:25:00,960 --> 00:25:02,640
Так х будь-якого типу.

423
00:25:02,640 --> 00:25:06,280
І я кажу це
Другий аргумент.

424
00:25:06,280 --> 00:25:08,380
Це може бути що завгодно, як добре.

425
00:25:08,380 --> 00:25:12,490
Але за умовчанням, це займе
5, якщо ви не вкажете що-небудь.

426
00:25:12,490 --> 00:25:16,730
>> Так от я хочу сказати,
якщо х більше.

427
00:25:16,730 --> 00:25:19,220
Так що, якщо я не вказую, його
говорить, що якщо х більше, ніж 5,

428
00:25:19,220 --> 00:25:20,470
потім я збираюся повернутися TRUE.

429
00:25:20,470 --> 00:25:23,230
ще, я збираюся повернутися FALSE.

430
00:25:23,230 --> 00:25:24,870
Отже, дозвольте мені йти вперед і визначити це.

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

432
00:25:30,600 --> 00:25:34,550
>> А тепер я збираюся
запустити bounded.compare 3.

433
00:25:34,550 --> 00:25:39,150
Так він говорить в 3 менше,
than-- 3 більше, ніж 5.

434
00:25:39,150 --> 00:25:41,830
Ні, це не так FALSE.

435
00:25:41,830 --> 00:25:46,550
>> І bounded.compare 3, і я збираюся
порівняти його з допомогою дорівнює 2.

436
00:25:46,550 --> 00:25:50,700
Так що тепер я кажу так, тепер я
хочу, щоб щось інше.

437
00:25:50,700 --> 00:25:52,750
Так що я збираюся сказати, ви повинні бути 2.

438
00:25:52,750 --> 00:25:56,640
>> Я можу або робити такого роду
позначення або я кажу дорівнює 2.

439
00:25:56,640 --> 00:25:58,720
Це більш читабельним
в тому, що, коли ви

440
00:25:58,720 --> 00:26:01,450
Дивлячись на ці дійсно
складні функції, які

441
00:26:01,450 --> 00:26:08,110
взяти кілька arguments-- і це
може бути десятки oftentimes-- просто кажу,

442
00:26:08,110 --> 00:26:11,140
дорівнює 2 є більш читабельним для
Ви, щоб потім в майбутньому

443
00:26:11,140 --> 00:26:13,020
Ви будете знати, що ви робите.

444
00:26:13,020 --> 00:26:17,120
>> Таким чином, в цьому випадку, я
приказка 3 більше, ніж 2.

445
00:26:17,120 --> 00:26:18,270
Та це так.

446
00:26:18,270 --> 00:26:22,350
І точно так само, я можу просто видалити
це і говорять, 3 більше, ніж 2

447
00:26:22,350 --> 00:26:23,440
де дорівнює 2.

448
00:26:23,440 --> 00:26:26,230
І це теж правда.

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

450
00:26:26,730 --> 00:26:29,670
>> АУДИТОРІЯ: Ви
виконання построчно?

451
00:26:29,670 --> 00:26:30,670
>> DUSTIN TRAN: Так, я.

452
00:26:30,670 --> 00:26:33,900
Так, що я роблю тут
сприймає текст document--

453
00:26:33,900 --> 00:26:39,825
і те, що є великим про RStudio в тому, що
Я можу просто запустити short-- ключову ярлик.

454
00:26:39,825 --> 00:26:41,820
Так що я роблю Control-Enter.

455
00:26:41,820 --> 00:26:44,850
>> І потім, я везу
рядок у текстовому документі

456
00:26:44,850 --> 00:26:46,710
а потім покласти в консолі.

457
00:26:46,710 --> 00:26:50,800
Так от я й кажу, bounded.compare
і я роблю Control-X.

458
00:26:50,800 --> 00:26:52,540
Так що я можу просто запустити тут.

459
00:26:52,540 --> 00:26:54,920
І тоді візьму
лінії, а потім помістити його тут.

460
00:26:54,920 --> 00:26:57,900
А потім так само, я можу біжать тут.

461
00:26:57,900 --> 00:27:04,630
І тоді це буде просто тримати визначення
лінії в консолі, як, що.

462
00:27:04,630 --> 00:27:10,690
>> І якщо ви також помітите, кучеряве
брекети там так само, як в синтаксисі C.

463
00:27:10,690 --> 00:27:13,910
x-- якщо якщо умова також
збираєтеся використовувати дужки, а потім

464
00:27:13,910 --> 00:27:15,350
Ви можете використати в іншому місці.

465
00:27:15,350 --> 00:27:17,496
Ще один ще, якщо.

466
00:27:17,496 --> 00:27:21,440
Так що це буде х
дорівнює дорівнює, наприклад.

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

468
00:27:24,190 --> 00:27:26,350
А потім я збираюся
повернути щось тут.

469
00:27:26,350 --> 00:27:29,490
>> Зверніть увагу, що є два різних
речі, які тут відбувається.

470
00:27:29,490 --> 00:27:34,360
По-перше, тут я з зазначенням
повернутися значення ІСТИНА.

471
00:27:34,360 --> 00:27:35,950
Тут я просто кажу х.

472
00:27:35,950 --> 00:27:39,970
Так R буде зазвичай за замовчуванням
взяти останній arguments--

473
00:27:39,970 --> 00:27:43,510
або взяти останній рядок коду,
і це буде те, що він повернувся.

474
00:27:43,510 --> 00:27:46,920
Так от, це ж
річ, як робити зворотний х.

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

476
00:27:49,450 --> 00:27:50,540
>> І просто щоб показати вам.

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

478
00:27:54,000 --> 00:27:57,052
І потім, він буде працювати саме так.

479
00:27:57,052 --> 00:27:58,260
Отже, дозвольте мені продовжити з цим.

480
00:27:58,260 --> 00:28:00,630
>> Так ще, якщо.

481
00:28:00,630 --> 00:28:04,060
І справді, я можу повернутися
все, що я хотів би.

482
00:28:04,060 --> 00:28:06,680
Так що я навіть не доведеться
Зворотні Логічні весь час,

483
00:28:06,680 --> 00:28:08,410
Я можу просто повернути щось інше.

484
00:28:08,410 --> 00:28:10,670
Так що я можу зробити зворотний ведмедя.

485
00:28:10,670 --> 00:28:12,989
>> Так що, якщо х дорівнює одно,
це збирається повернутися ведмедя.

486
00:28:12,989 --> 00:28:14,530
В іншому випадку, це буде повернути TRUE.

487
00:28:14,530 --> 00:28:19,310
Я також можу зробити вектор
або дійсно що-небудь.

488
00:28:19,310 --> 00:28:22,210
>> І звичайно в статично
типізованих мовах,

489
00:28:22,210 --> 00:28:23,840
ви повинні вказати тип тут.

490
00:28:23,840 --> 00:28:25,750
І зауважте, що це може бути просто що-небудь.

491
00:28:25,750 --> 00:28:32,400
І R досить розумний, що він
просто це зробити, і вона буде прекрасно працювати.

492
00:28:32,400 --> 00:28:33,620
>> Отже, дозвольте мені визначити це.

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

494
00:28:39,460 --> 00:28:41,230
Unexpected-- ех шкода.

495
00:28:41,230 --> 00:28:44,336
Вона повинна бути фігурна дужка тут.

496
00:28:44,336 --> 00:28:44,836
ОК.

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

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

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

500
00:28:54,530 --> 00:28:58,250
Так що тепер давайте порівняємо 3 і дорівнює 3.

501
00:28:58,250 --> 00:29:01,860
Так воно і повинно return--
yeah-- значення ведмедя.

502
00:29:01,860 --> 00:29:06,740
>> Так що тепер більш загальний Справа в тому, як
як щодо інших структур даних.

503
00:29:06,740 --> 00:29:09,110
Так що ви повинні цю функцію.

504
00:29:09,110 --> 00:29:15,360
Це буде працювати на будь-якої
вартості, як 3 або будь-яку цифрову,

505
00:29:15,360 --> 00:29:17,500
Іншими словами, в два рази.

506
00:29:17,500 --> 00:29:19,330
>> Але те, що про щось, як вектора.

507
00:29:19,330 --> 00:29:27,750
Так що ж відбувається, якщо ви do-- тому я
збирається призначити Вал, скажімо, від 4 до 6.

508
00:29:27,750 --> 00:29:31,640
Так що, якщо я повернуся це, це
є вектором з 4, 5, 6.

509
00:29:31,640 --> 00:29:34,935
>> Тепер давайте подивимося, що відбувається
якщо я bounded.compare Вал.

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

511
00:29:37,680 --> 00:29:42,450
Так що це буде давати вам 15 1251.

512
00:29:42,450 --> 00:29:46,440
Отже, іншими словами, це говорить
якщо ви подивитеся на цього умови

513
00:29:46,440 --> 00:29:50,040
так він говорить х менше
ніж або чогось.

514
00:29:50,040 --> 00:29:51,880
Так що це трохи
в оману, оскільки в даний час

515
00:29:51,880 --> 00:29:53,379
ви просто не знаєте, що відбувається.

516
00:29:53,379 --> 00:29:58,690
Так що я думаю, одна річ, яка дійсно
добре про просто намагаюся налагоджувати

517
00:29:58,690 --> 00:30:04,600
є те, що ви можете просто зробити Val більше
чим і подивитися, що там відбувається.

518
00:30:04,600 --> 00:30:09,720
>> Так val-- за замовчуванням 5 так
давайте просто Валь більше, ніж 5.

519
00:30:09,720 --> 00:30:14,280
Так що це вектор БРЕХНЯ БРЕХНЯ ІСТИНА.

520
00:30:14,280 --> 00:30:17,206
Так що тепер, коли ви дивитеся на
це, скаже, якщо,

521
00:30:17,206 --> 00:30:20,080
а потім він збирається дати вам це
є вектор помилкових помилкових TRUE.

522
00:30:20,080 --> 00:30:23,450
>> Тому, коли ви проходите це в R, R
не має ні найменшого уявлення, що ви робите.

523
00:30:23,450 --> 00:30:26,650
Тому що він очікує один сингл
значення, яке є логічним, а тепер

524
00:30:26,650 --> 00:30:29,420
Ви даєте йому вектор логічних значень.

525
00:30:29,420 --> 00:30:31,970
Тому за замовчуванням R просто
хочу сказати, що, чорт візьми,

526
00:30:31,970 --> 00:30:35,440
Я буду вважати, що ви
збирається взяти перший елемент тут.

527
00:30:35,440 --> 00:30:38,320
Так що я збираюся say-- я збираюся
припустити, що це невірно.

528
00:30:38,320 --> 00:30:40,890
Так що збирається сказати
Ні, це не правильно.

529
00:30:40,890 --> 00:30:45,246
>> Крім того, він збирається
бути Val дорівнює дорівнює.

530
00:30:45,246 --> 00:30:47,244
Ні, вибачте 5.

531
00:30:47,244 --> 00:30:48,910
І це також буде хибним, а також.

532
00:30:48,910 --> 00:30:52,410
Так що скаже ні,
Це не правда, а тому

533
00:30:52,410 --> 00:30:53,680
збирається повернути цю останню.

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

535
00:30:56,420 --> 00:31:01,360
>> Так це чи добре чи погано
що, залежно від того, як ви його перегляду.

536
00:31:01,360 --> 00:31:05,104
Тому що, коли ви
створення цих функцій,

537
00:31:05,104 --> 00:31:06,770
Ви насправді не знаю, що відбувається.

538
00:31:06,770 --> 00:31:10,210
Так що іноді ви хотіли б помилку,
або, може бути, ви просто хочете попередження.

539
00:31:10,210 --> 00:31:12,160
У цьому випадку, R не робити.

540
00:31:12,160 --> 00:31:14,300
Так що це дійсно до
Ви засновані від того, що

541
00:31:14,300 --> 00:31:17,310
Ви думаєте, що мову
повинен робити в цьому випадку

542
00:31:17,310 --> 00:31:22,920
якщо ви проходите у векторі Booleans
коли ви робите, якщо умови.

543
00:31:22,920 --> 00:31:31,733
>> Отже, давайте говорити, що у вас оригінал
один з тим, якщо ще повертає істину, і ви

544
00:31:31,733 --> 00:31:34,190
збирається повернутися FALSE.

545
00:31:34,190 --> 00:31:39,300
Так один із способів абстрагування
це сказати, що я

546
00:31:39,300 --> 00:31:41,530
навіть не потрібно цю умовну річ.

547
00:31:41,530 --> 00:31:47,220
Інша справа, що я можу зробити, це просто
повернення самі значення.

548
00:31:47,220 --> 00:31:53,240
Так що, якщо ви помітили, якщо ви
Do Val більше, ніж 5,

549
00:31:53,240 --> 00:31:56,350
це збирається повернутися
вектор БРЕХНЯ БРЕХНЯ ІСТИНА.

550
00:31:56,350 --> 00:31:58,850
>> Може бути, це те, що ви
хочу на bounded.compare.

551
00:31:58,850 --> 00:32:02,940
Ви хочете, щоб повернутися вектор логічних значень,
де він порівнює кожне з значень

552
00:32:02,940 --> 00:32:04,190
до себе.

553
00:32:04,190 --> 00:32:11,165
Таким чином, ви можете просто bounded.compare
функція х, дорівнює 5.

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

555
00:32:13,322 --> 00:32:15,363
І тоді замість того, щоб робити
це, якщо ще умову,

556
00:32:15,363 --> 00:32:21,430
Я просто хочу, щоб повернутися
х більше 5.

557
00:32:21,430 --> 00:32:23,620
Так що, якщо це правда, то
це збирається повертатися TRUE.

558
00:32:23,620 --> 00:32:26,830
І потім, якщо це не так, це
збирається повернутися FALSE.

559
00:32:26,830 --> 00:32:30,880
>> І це буде працювати для
будь-який з цих структур.

560
00:32:30,880 --> 00:32:41,450
Так що я можу bounded.compare з 1 6 або 9
і тоді я буду говорити дорівнює 6,

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

562
00:32:42,799 --> 00:32:44,840
І тоді це буде
дати вам право Boolean

563
00:32:44,840 --> 00:32:48,240
вектор, ви розробляєте.

564
00:32:48,240 --> 00:32:50,660
>> Так що ті просто функції
і тепер мені просто

565
00:32:50,660 --> 00:32:54,980
показати вам деякі інтерактивні візуальні ефекти.

566
00:32:54,980 --> 00:32:59,700
Я не думаю, що я насправді є
Wi-Fi тут, так що дозвольте мені йти вперед

567
00:32:59,700 --> 00:33:01,970
і пропустити цей я думаю.

568
00:33:01,970 --> 00:33:05,260
>> Але одна річ, яка круто
хоча те, що, якщо ви просто

569
00:33:05,260 --> 00:33:09,600
хочете перевірити купу
різні команди даних,

570
00:33:09,600 --> 00:33:13,320
є купа різних наборів даних
які вже попередньо завантажуються в R.

571
00:33:13,320 --> 00:33:15,770
Таким чином, одна з них
називається набір даних ірис.

572
00:33:15,770 --> 00:33:18,910
Це одна з найбільш добре відомих
ті, у машинному навчанні.

573
00:33:18,910 --> 00:33:23,350
Ви, як правило, тільки робити якісь
тестів, щоб побачити, якщо ваш код працює.

574
00:33:23,350 --> 00:33:27,520
Так що давайте просто перевірити, що райдужна оболонка.

575
00:33:27,520 --> 00:33:33,130
>> Так що ця справа буде
бути кадр даних.

576
00:33:33,130 --> 00:33:36,000
І це свого роду довго, тому що
Я просто роздрукувати діафрагми.

577
00:33:36,000 --> 00:33:38,810
Це роздрукувавши всю річ.

578
00:33:38,810 --> 00:33:42,830
Так що є всі ці різні назви.

579
00:33:42,830 --> 00:33:45,505
Так діафрагми колекція
різних кольорів.

580
00:33:45,505 --> 00:33:48,830
У цьому випадку, це говорить
Ви вид з нього,

581
00:33:48,830 --> 00:33:54,760
всі ці різної ширини і
Довжини чашолистків і пелюсток.

582
00:33:54,760 --> 00:33:58,880
>> І так нормально, якщо
Ви хочете, щоб роздрукувати діафрагми,

583
00:33:58,880 --> 00:34:03,680
Наприклад, ви не хочете, щоб він
робити все це, тому що це може взяти на себе

584
00:34:03,680 --> 00:34:05,190
Вся ваша консоль.

585
00:34:05,190 --> 00:34:09,280
Таким чином, одна річ, яка дійсно
приємно, функція глава.

586
00:34:09,280 --> 00:34:12,929
Так що, якщо ви просто робите голову
ірис, це дасть вам

587
00:34:12,929 --> 00:34:17,389
Перші п'ять рядків, або шість років, я думаю.

588
00:34:17,389 --> 00:34:19,909
І тоді добре, ви
можна просто вказати тут.

589
00:34:19,909 --> 00:34:22,914
Так 20-- це дасть
Ви перші 20 рядків.

590
00:34:22,914 --> 00:34:24,830
І я насправді був добрий
здивований, що це

591
00:34:24,830 --> 00:34:28,770
дав мені шість, тому дозвольте мені йти вперед
і перевірте iris-- або голову, вибачте.

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

593
00:34:31,699 --> 00:34:34,960
І ось він дасть
Ви документація

594
00:34:34,960 --> 00:34:37,960
що значення глава робить.

595
00:34:37,960 --> 00:34:40,839
Так вона повертає перший
або останній з об'єкта.

596
00:34:40,839 --> 00:34:42,630
А потім я збираюся
подивитися на значення за замовчуванням.

597
00:34:42,630 --> 00:34:47,340
І тоді він каже за замовчуванням
Метод глава х і н дорівнює 6L.

598
00:34:47,340 --> 00:34:50,620
Так що це повертає перші шість елементів.

599
00:34:50,620 --> 00:34:55,050
І точно так само, якщо ви помітили тут, я
не потрібно вказувати N дорівнює 6.

600
00:34:55,050 --> 00:34:56,840
За замовчуванням він використовує шість, я думаю.

601
00:34:56,840 --> 00:35:00,130
І потім, якщо я хочу, щоб вказати впевнений,
значення, то я можу подивитися, що добре.

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

603
00:35:02,970 --> 00:35:10,592
>> Так що кілька простих команд і
ось ще один це просто-- добре,

604
00:35:10,592 --> 00:35:12,550
Я can-- це насправді
трохи складніше,

605
00:35:12,550 --> 00:35:17,130
але це буде просто взяти клас
кожного шпальти райдужної оболонки даних.

606
00:35:17,130 --> 00:35:20,910
Так що це буде показати вам, що кожен з них
колонки з точки зору їх типів.

607
00:35:20,910 --> 00:35:23,665
Так чашелістнікі довжина цифровий,
чашелістнікі ширина є числовий.

608
00:35:23,665 --> 00:35:26,540
Всі ці значення є лише числовим
тому що ви можете сказати з цими даними

609
00:35:26,540 --> 00:35:29,440
структурувати ці
всі збираємося числовий.

610
00:35:29,440 --> 00:35:34,310
>> І колона Види
буде фактором.

611
00:35:34,310 --> 00:35:37,270
Так нормально, можна подумати, що
це як рядок символів.

612
00:35:37,270 --> 00:35:48,830
Але якщо ви просто робите irisSpecies,
і тоді я буду робити голову 5,

613
00:35:48,830 --> 00:35:51,820
і це буде роздрукувати
з перших п'яти значень.

614
00:35:51,820 --> 00:35:54,150
>> І зверніть увагу на те це рівні.

615
00:35:54,150 --> 00:35:58,870
Так що це saying-- це спосіб R в
того, категоріальні змінні.

616
00:35:58,870 --> 00:36:03,765
Таким чином, замість того, щоб просто
маючи символьних рядків,

617
00:36:03,765 --> 00:36:06,740
вона має Налаштування рівнів
які з цих речей.

618
00:36:06,740 --> 00:36:12,450
>> Отже, давайте говорити irisSpecies 1.

619
00:36:12,450 --> 00:36:17,690
Так що ви хочете зробити тут я
підмножини в цій колонці видів.

620
00:36:17,690 --> 00:36:21,480
Так це відбувається
Колонка виду і потім

621
00:36:21,480 --> 00:36:23,820
він індексує, щоб отримати перший елемент.

622
00:36:23,820 --> 00:36:27,140
Так що це повинно дати вам setosa.

623
00:36:27,140 --> 00:36:28,710
І це також дає вам рівень тут.

624
00:36:28,710 --> 00:36:32,812
>> Таким чином, ви можете також порівняти
це до setosa символів

625
00:36:32,812 --> 00:36:34,645
і це не буде
правда, тому що один

626
00:36:34,645 --> 00:36:37,940
це іншого типу, ніж інші.

627
00:36:37,940 --> 00:36:40,590
Або я припускаю, що це правда, тому що R
розумніші, ніж це.

628
00:36:40,590 --> 00:36:45,420
І він дивиться на це, а потім
каже, може бути, це те, що ви хочете.

629
00:36:45,420 --> 00:36:51,860
Так що скаже характер
Рядок setosa є такою ж, як цей.

630
00:36:51,860 --> 00:37:01,290
А потім так само, ви можете
також просто захопити ці як так далі.

631
00:37:01,290 --> 00:37:05,580
>> Так що це просто якесь
швидких команд, набору даних.

632
00:37:05,580 --> 00:37:08,030
Так ось деякі дослідження даних.

633
00:37:08,030 --> 00:37:11,360
Так що це трохи більше,
бере участь в аналізі даних.

634
00:37:11,360 --> 00:37:18,340
І це береться з деяких
Bootcamp в R для в Берклі.

635
00:37:18,340 --> 00:37:20,790
>> Так бібліотека іноземної.

636
00:37:20,790 --> 00:37:24,880
Так що я збираюся завантажити в
бібліотека, яка називається зовнішньої.

637
00:37:24,880 --> 00:37:32,460
Так що це дасть мені read.dta
тому припустимо, що у мене є цей набір даних.

638
00:37:32,460 --> 00:37:39,000
Це зберігається в даний час
Робочий каталог моєї консолі.

639
00:37:39,000 --> 00:37:42,190
Отже, давайте подивимося, що
робочий каталог.

640
00:37:42,190 --> 00:37:44,620
>> Отже, ось мій робочий каталог.

641
00:37:44,620 --> 00:37:50,040
І читати точкові дані, це
річ, каже цей файл

642
00:37:50,040 --> 00:37:54,650
знаходиться в папці даних
це поточний робочий каталог.

643
00:37:54,650 --> 00:38:00,520
І read.dta це не
Команда за замовчуванням.

644
00:38:00,520 --> 00:38:02,760
Я припускаю, що я завантажив його у вже.

645
00:38:02,760 --> 00:38:04,750
IEI припустив, що я навантажена в уже.

646
00:38:04,750 --> 00:38:08,115
>> Але так read.dta не збирається
бути команда за замовчуванням.

647
00:38:08,115 --> 00:38:11,550
І ось чому ви будете мати
для завантаження в цій бібліотеці package--

648
00:38:11,550 --> 00:38:14,500
Цей пакет називається зовнішньої.

649
00:38:14,500 --> 00:38:16,690
І якщо у вас немає
Пакет, я думаю,

650
00:38:16,690 --> 00:38:19,180
зовнішня є одним з вбудованих в них.

651
00:38:19,180 --> 00:38:31,150
В іншому випадку, ви можете також
зробити install.packages

652
00:38:31,150 --> 00:38:33,180
і це буде встановити пакет.

653
00:38:33,180 --> 00:38:36,878
І це дасть вам Р. Е-е, ні.

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

655
00:38:39,830 --> 00:38:43,140
А потім я просто хочу, щоб зупинити
Це тому, що я вже є.

656
00:38:43,140 --> 00:38:46,920
>> Але те, що дійсно добре про R
є те, що управління пакетами

657
00:38:46,920 --> 00:38:48,510
Система дуже елегантно.

658
00:38:48,510 --> 00:38:52,470
Тому що це буде зберігати всі
дійсно добре для вас.

659
00:38:52,470 --> 00:38:59,780
Таким чином, в цьому випадку, це буде для зберігання
це, я вважаю, ця бібліотека тут.

660
00:38:59,780 --> 00:39:02,390
>> Так в будь-який час ви хочете
встановити нові пакети,

661
00:39:02,390 --> 00:39:04,980
це так само просто, як
робити install.packages

662
00:39:04,980 --> 00:39:07,500
і R обійдеться всього
пакети для вас.

663
00:39:07,500 --> 00:39:12,900
Таким чином, ви не повинні робити щось в
Python, де у вас є зовнішній пакет

664
00:39:12,900 --> 00:39:15,330
менеджери як папір
Anaconda, де ви

665
00:39:15,330 --> 00:39:18,310
doing-- установки
пакети поза Python

666
00:39:18,310 --> 00:39:20,940
а потім спробуйте запустити їх самостійно.

667
00:39:20,940 --> 00:39:22,210
Так що це дійсно хороший спосіб.

668
00:39:22,210 --> 00:39:25,590
>> І install.packages потрібен доступ в Інтернет.

669
00:39:25,590 --> 00:39:31,950
Вона приймає від сервера
і сховище, в якому

670
00:39:31,950 --> 00:39:33,960
збирає всі
пакети, називається КРАН.

671
00:39:33,960 --> 00:39:40,690
І ви можете визначити, який вид дзеркала
Ви хочете, щоб завантажити пакети.

672
00:39:40,690 --> 00:39:43,420
>> Так от, я беру цей набір даних.

673
00:39:43,420 --> 00:39:46,240
Я читаю його за допомогою цієї функції.

674
00:39:46,240 --> 00:39:49,360
Отже, дозвольте мені йти вперед і робити це.

675
00:39:49,360 --> 00:39:52,900
>> Отже, давайте припустимо, що
у вас є цей набір даних

676
00:39:52,900 --> 00:39:55,550
і у вас є абсолютно
Не знаю, що це таке.

677
00:39:55,550 --> 00:39:58,560
І це насправді відбувається до
досить часто в промисловості

678
00:39:58,560 --> 00:40:00,910
де ви просто повинні це
тонни і тонни брудної речі

679
00:40:00,910 --> 00:40:02,890
і вони неймовірно немічених.

680
00:40:02,890 --> 00:40:06,380
Так от у мене є це
набір даних, і я не знаю,

681
00:40:06,380 --> 00:40:08,400
що це таке, так що я просто
показуючи, щоб перевірити його.

682
00:40:08,400 --> 00:40:10,620
>> Так що я збираюся зробити з головою.

683
00:40:10,620 --> 00:40:14,190
Так що я перевірити перші шість
колони, що це набір даних.

684
00:40:14,190 --> 00:40:21,730
Так що це держава, pres04, а потім
Всі ці різні роду стовпців.

685
00:40:21,730 --> 00:40:25,612
І що цікаво,
тут, я думаю, є те, що вам

686
00:40:25,612 --> 00:40:27,945
було б припустити, що це виглядає
як свого роду виборів.

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

688
00:40:30,482 --> 00:40:32,190
І я думаю, тільки з
дивлячись на файл

689
00:40:32,190 --> 00:40:41,070
назвати це якийсь колекції
даних про кандидатів або виборців

690
00:40:41,070 --> 00:40:44,920
хто голосував за конкретних президентів
або президента кандидати

691
00:40:44,920 --> 00:40:46,550
для обрання в 2004 році.

692
00:40:46,550 --> 00:40:52,920
>> Так от значення 1, 2
так один спосіб зберігання

693
00:40:52,920 --> 00:40:56,540
кандидати президент
їхні імена.

694
00:40:56,540 --> 00:40:59,780
У цьому випадку, схоже,
вони просто цілі значення.

695
00:40:59,780 --> 00:41:04,030
Так 2004 році він був Буш
в порівнянні з Керрі я вірю.

696
00:41:04,030 --> 00:41:09,010
А тепер, припустимо, що ви просто не знаєте,
Чи 1 відповідає Буша або 2

697
00:41:09,010 --> 00:41:11,703
відповідає Керрі або й
так далі, і так далі, чи не так?

698
00:41:11,703 --> 00:41:15,860
>> І це, тільки мені,
досить поширена проблема.

699
00:41:15,860 --> 00:41:18,230
Так що ви можете робити в цьому випадку?

700
00:41:18,230 --> 00:41:20,000
Так давайте перевіримо всі ці інші речі.

701
00:41:20,000 --> 00:41:22,790
>> стан, я припускаю, що це
приходить з різних держав.

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

703
00:41:25,100 --> 00:41:27,710
Давайте подивимося на partyid.

704
00:41:27,710 --> 00:41:32,800
Так, може бути, одна річ, ви можете зробити це
розглянемо кожен з спостережень

705
00:41:32,800 --> 00:41:36,250
які мають partyid республіканського
або демократ або щось.

706
00:41:36,250 --> 00:41:38,170
Так що давайте просто подивимося на те, що partyid є.

707
00:41:38,170 --> 00:41:41,946
>> Так що я збираюся взяти
DAT, а потім я йду

708
00:41:41,946 --> 00:41:47,960
зробити це знак долара
оператор, що я зробив раніше

709
00:41:47,960 --> 00:41:50,770
і це буде
підмножина в цьому стовпці.

710
00:41:50,770 --> 00:41:57,760
А потім я збираюся очолити це
20, просто щоб подивитися, як це виглядає.

711
00:41:57,760 --> 00:42:00,170
>> Так що це просто купа NAS.

712
00:42:00,170 --> 00:42:02,800
Отже, іншими словами, у вас є
відсутні дані про ці хлопців.

713
00:42:02,800 --> 00:42:08,100
Але ви також помітите, це
DAT partyid є фактором

714
00:42:08,100 --> 00:42:10,030
так що це дає вам різні категорії.

715
00:42:10,030 --> 00:42:14,170
Отже, іншими словами, partyid може зайняти
Демократ, республіканець, незалежна,

716
00:42:14,170 --> 00:42:16,640
або щось ще.

717
00:42:16,640 --> 00:42:23,940
>> Так що давайте йти вперед і давайте
дізнатися, які з них is-- О, добре.

718
00:42:23,940 --> 00:42:28,480
Так що я збираюся підмножини
в partyid, а потім

719
00:42:28,480 --> 00:42:32,780
подивитися на ті, які є
Демократ, наприклад.

720
00:42:32,780 --> 00:42:37,150
Це буде давати вам логічний,
Величезний Boolean істин і FALSEs.

721
00:42:37,150 --> 00:42:41,630
>> А тепер, давайте говорити, що я хочу
подмножеству з цими хлопцями.

722
00:42:41,630 --> 00:42:47,260
Так що це збираюся прийняти мої DAT і
підмножина до якого б спостереження

723
00:42:47,260 --> 00:42:48,910
є partyid рівних одно демократ.

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

725
00:42:52,830 --> 00:42:55,180
І це досить довго, тому що
є так багато з них.

726
00:42:55,180 --> 00:42:59,060
Так що тепер, я збираюся очолити це в 20.

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

728
00:43:05,690 --> 00:43:11,270
>> І, як ви помітили, приймається рівним рівних
Цікаво, що ви

729
00:43:11,270 --> 00:43:13,250
already-- ви також включає NAS.

730
00:43:13,250 --> 00:43:19,010
Таким чином, в цьому випадку, ви все одно не можете отримати
будь-яка інформація, тому що тепер у вас є NAS

731
00:43:19,010 --> 00:43:22,650
і ви просто хочете, щоб побачити, які з
спостереження відповідають демократ

732
00:43:22,650 --> 00:43:24,670
а не ці відсутні себе цінує.

733
00:43:24,670 --> 00:43:27,680
Так як же позбутися від цих ВПЛ?

734
00:43:27,680 --> 00:43:36,410
>> Так от я тільки за допомогою клавішу вгору на моєму
курсора, а потім кажуть пересуватися.

735
00:43:36,410 --> 00:43:39,778
А потім ось я просто хочу,
сказати is.na datpartyid.

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

737
00:43:48,970 --> 00:43:52,720
Так це і та буде приймати
два різних булеві вектори

738
00:43:52,720 --> 00:43:57,160
і сказати, що це буде
ІСТИНА і НЕПРАВДА наприклад.

739
00:43:57,160 --> 00:43:59,190
Так що буде робити цей компонент Мудрий.

740
00:43:59,190 --> 00:44:02,910
Так от я і кажу взяття
кадр даних, підмножини

741
00:44:02,910 --> 00:44:10,170
на ті, які відповідають демократ,
і видалити будь-який з них, які не є NA.

742
00:44:10,170 --> 00:44:13,540
>> Так що це will-- повинні
дати вам щось.

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

744
00:44:16,540 --> 00:44:17,600
Давайте подивимося, is.na.

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

746
00:44:24,670 --> 00:44:27,690
Давайте спробуємо is.na datpartyid.

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

748
00:44:36,290 --> 00:44:45,290
І це повинно дати you--
sorry-- тільки логічне вектор.

749
00:44:45,290 --> 00:44:49,260
І потім, тому що це так довго,
Я збираюся підмножина до 20.

750
00:44:49,260 --> 00:44:49,760
ОК.

751
00:44:49,760 --> 00:44:51,570
Так що це має працювати.

752
00:44:51,570 --> 00:44:54,700
>> І на цей раз також буде істин.

753
00:44:54,700 --> 00:45:01,830
Ах, так моя помилка в тому, що I'm-- Я
використовувати C ++ і R взаємозамінні, так що я зробити

754
00:45:01,830 --> 00:45:03,590
ця помилка весь час.

755
00:45:03,590 --> 00:45:05,807
І оператор
насправді той, який ви хочете.

756
00:45:05,807 --> 00:45:08,140
Ви ж не хочете, щоб використовувати два
амперсанди, просто один.

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

758
00:45:14,970 --> 00:45:17,010
ОК.

759
00:45:17,010 --> 00:45:18,140
>> Отже, давайте подивимося.

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

761
00:45:20,930 --> 00:45:23,920
Таким чином, ми subsetted в
partyid, де вони демократ

762
00:45:23,920 --> 00:45:25,300
і вони не вистачає значень.

763
00:45:25,300 --> 00:45:27,690
А тепер давайте подивимося на
які вони голосували.

764
00:45:27,690 --> 00:45:31,530
Так що, схоже, як і більшість
з них проголосували за 1.

765
00:45:31,530 --> 00:45:36,090
Так що я збираюся йти вперед
і сказати, що Керрі.

766
00:45:36,090 --> 00:45:39,507
>> І точно так само, ви можете
також піти в Республіканський

767
00:45:39,507 --> 00:45:41,090
і, сподіваюся, це повинно дати вам 2.

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

769
00:45:49,730 --> 00:45:51,770
Це просто купа різних колонках.

770
00:45:51,770 --> 00:45:53,070
І справді, це два.

771
00:45:53,070 --> 00:45:55,750
Так partyid всіх республіканських,
більшість з них голосують за 2.

772
00:45:55,750 --> 00:45:58,390
>> Так що схоже, просто
дивлячись на це,

773
00:45:58,390 --> 00:46:00,600
Республіканський буде
very-- або partyid

774
00:46:00,600 --> 00:46:02,790
буде дуже
важливим фактором у визначенні

775
00:46:02,790 --> 00:46:05,420
який кандидат вони
збирається голосувати.

776
00:46:05,420 --> 00:46:07,120
І це, очевидно, вірно в цілому.

777
00:46:07,120 --> 00:46:10,139
І це відповідає вашому
інтуїція, звичайно.

778
00:46:10,139 --> 00:46:11,930
Так що, схоже, як ніби я
не вистачає часу, щоб

779
00:46:11,930 --> 00:46:17,040
дозвольте мені йти вперед
і показати кілька швидких знімків.

780
00:46:17,040 --> 00:46:21,120
Так от те, що це трохи
Чим складніше з візуалізацією.

781
00:46:21,120 --> 00:46:26,450
Таким чином, в цьому випадку, це дуже
Простий аналіз просто перевірка, що

782
00:46:26,450 --> 00:46:28,500
Президент '04 є.

783
00:46:28,500 --> 00:46:33,920
>> Таким чином, в цьому випадку, припустимо, що ви
хотів відповісти на це питання.

784
00:46:33,920 --> 00:46:38,540
Тому припустимо, що ми хотіли знати голосування
поведінку в 2004 виборів президента

785
00:46:38,540 --> 00:46:41,170
і як це залежить від раси.

786
00:46:41,170 --> 00:46:44,380
Так що не тільки ви хочете
подивитися поведінку голосування,

787
00:46:44,380 --> 00:46:47,860
але ви хочете, щоб підмножина друг
раси і роду резюмувати, що.

788
00:46:47,860 --> 00:46:50,770
І можна тільки сказати,
цієї комплексної записи

789
00:46:50,770 --> 00:46:52,580
що це свого роду отримання туманними.

790
00:46:52,580 --> 00:46:56,390
>> Отже, один з більш просунутих R
пакети, які також вид недавнє

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

792
00:47:00,070 --> 00:47:03,060
Так що це прямо тут.

793
00:47:03,060 --> 00:47:08,080
І ggg-- ggplot2 просто приємно
спосіб зробити краще візуалізації

794
00:47:08,080 --> 00:47:09,400
ніж вбудована в одному.

795
00:47:09,400 --> 00:47:11,108
>> Так що я збираюся завантажити
Ці дві бібліотеки.

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

797
00:47:13,200 --> 00:47:16,950
І потім, я збираюся піти
вперед і виконайте наступну команду.

798
00:47:16,950 --> 00:47:19,050
Ви можете розглядати це як чорний ящик.

799
00:47:19,050 --> 00:47:23,460
>> Що відбувається, що цю трубу
Оператор проходить у цій суперечці

800
00:47:23,460 --> 00:47:24,110
в тут.

801
00:47:24,110 --> 00:47:28,070
Так що я кажу, групу, DAT
Гонка, а потім президентом 04.

802
00:47:28,070 --> 00:47:31,530
І потім, всі ці інші команди
фільтруються, а потім підведення підсумків

803
00:47:31,530 --> 00:47:34,081
де я роблю лічильник і
то я в змові його тут.

804
00:47:34,081 --> 00:47:39,980

805
00:47:39,980 --> 00:47:42,500
ОК здорово.

806
00:47:42,500 --> 00:47:44,620
Так що давайте йти вперед і
см, як це виглядає.

807
00:47:44,620 --> 00:47:52,280

808
00:47:52,280 --> 00:47:57,290
>> Так, що тут відбувається, що я
просто нанесені кожної з рас, а потім

809
00:47:57,290 --> 00:47:59,670
які вони голосували.

810
00:47:59,670 --> 00:48:03,492
І ці два різних
значення відповідають 2 і 1.

811
00:48:03,492 --> 00:48:05,325
Якщо ви хочете бути більш
елегантний, ви також можете

812
00:48:05,325 --> 00:48:11,770
просто вказати, що 2 Kerry-- або
2 Буш, а потім 1 Керрі.

813
00:48:11,770 --> 00:48:13,700
І ви також можете мати
що в свою легенду.

814
00:48:13,700 --> 00:48:17,410
>> І ви також можете розділити ці гістограми.

815
00:48:17,410 --> 00:48:19,480
Тому що одна справа
що, якщо ви помітили,

816
00:48:19,480 --> 00:48:24,560
це не дуже легко визначити
який з цих двох значень більше.

817
00:48:24,560 --> 00:48:27,920
Таким чином, одна річ, яку ви хотіли б
зробити, це прийняти цю синю область

818
00:48:27,920 --> 00:48:31,855
і просто перемістити його сюди, щоб ви
Можна порівняти ці два пліч-о-пліч.

819
00:48:31,855 --> 00:48:34,480
І я думаю, що це те, що я
не було часу, щоб зробити прямо зараз,

820
00:48:34,480 --> 00:48:36,660
але це також дуже легко зробити.

821
00:48:36,660 --> 00:48:40,310
Ви можете просто подивитися в
в людино сторінки ggplot.

822
00:48:40,310 --> 00:48:47,170
Таким чином, ви можете просто ggplot як
що і читати в цьому довідкової сторінці.

823
00:48:47,170 --> 00:48:51,920
>> Так дозвольте мені швидко
показати вам деякі цікаві речі.

824
00:48:51,920 --> 00:48:57,610
Давайте йти вперед і йти to-- тільки
Застосування машинного навчання.

825
00:48:57,610 --> 00:49:02,450
Так що давайте, у нас є ці три
пакети, так що я збираюся завантажити їх в.

826
00:49:02,450 --> 00:49:05,500

827
00:49:05,500 --> 00:49:09,170
Так що це просто виводить деякі
Інформація після того як я завантажений в речі.

828
00:49:09,170 --> 00:49:15,220
Так що я кажу це read.csv,
Цей набір даних, і тепер

829
00:49:15,220 --> 00:49:18,940
Я збираюся йти вперед і дивитися і
подивитися, що всередині цього набору даних.

830
00:49:18,940 --> 00:49:22,080
>> Таким чином, перші 20 спостережень.

831
00:49:22,080 --> 00:49:27,190
Так що я просто X1, X2, і Y. Таким чином,
Схоже, купою цих значень

832
00:49:27,190 --> 00:49:31,640
які, можливо, в межах від 20 до 80 або близько того.

833
00:49:31,640 --> 00:49:37,700
А потім так само для X2, а потім
Цей Y мабуть, етикетки 0 і 1.

834
00:49:37,700 --> 00:49:49,500
>> Щоб переконатися в цьому, я можу
просто робити зведені дані X1.

835
00:49:49,500 --> 00:49:51,660
А потім так само для
всі ці інші стовпці.

836
00:49:51,660 --> 00:49:55,300
Так короткий виклад швидкий спосіб
просто показуючи вам швидко значення.

837
00:49:55,300 --> 00:49:56,330
Ех, шкода.

838
00:49:56,330 --> 00:49:58,440
Це треба бути Y.

839
00:49:58,440 --> 00:50:03,420
>> Таким чином, в цьому випадку, дає
квантилі, медіана, вичерпаний, а також.

840
00:50:03,420 --> 00:50:07,130
У цьому випадку, dataY, ви можете побачити
що це просто буде 0 і 1.

841
00:50:07,130 --> 00:50:10,100
Також середня говорить
0,6, означає лише те, що воно

842
00:50:10,100 --> 00:50:13,380
Схоже, у мене є ще 1с, ніж 0s.

843
00:50:13,380 --> 00:50:16,160
>> Отже, дозвольте мені йти вперед і шоу
Ви, як це виглядає.

844
00:50:16,160 --> 00:50:17,470
Так що я просто хочу, щоб побудувати це.

845
00:50:17,470 --> 00:50:22,852

846
00:50:22,852 --> 00:50:24,636
Давайте подивимося, як очистити цей.

847
00:50:24,636 --> 00:50:30,492

848
00:50:30,492 --> 00:50:31,468
Про OK.

849
00:50:31,468 --> 00:50:35,840

850
00:50:35,840 --> 00:50:36,340
ОК.

851
00:50:36,340 --> 00:50:37,590
>> Так що це, як він виглядає.

852
00:50:37,590 --> 00:50:46,310
Так що схоже жовтих Я зазначених
0, а потім червоний я вказав у вигляді 1.

853
00:50:46,310 --> 00:50:52,190
Так от, схоже,
точки міток і це

854
00:50:52,190 --> 00:50:56,410
Схоже, ви просто хотіли деякі
Сортувати кластеризації з цього питання.

855
00:50:56,410 --> 00:51:01,020
>> І дозвольте мені просто йти вперед і шоу
вам деякі з цих вбудованих функцій.

856
00:51:01,020 --> 00:51:03,580
Так ось лм.

857
00:51:03,580 --> 00:51:06,060
Так що це просто намагається
щоб відповідати рядок до цього.

858
00:51:06,060 --> 00:51:08,640
Так що кращий спосіб
що я можу відповідати лінії таких

859
00:51:08,640 --> 00:51:14,020
що він буде краще розділити
Цей вид кластеризації.

860
00:51:14,020 --> 00:51:21,790
А в ідеалі, ви можете просто подивитися
що я просто запустити всі ці команди

861
00:51:21,790 --> 00:51:25,450
а потім, я збираюся
вперед і додайте рядок.

862
00:51:25,450 --> 00:51:28,970
>> Так це здається найбільш ймовірне припущення.

863
00:51:28,970 --> 00:51:34,150
Це займає найкраще, що зводить до мінімуму
Помилка при спробі, щоб відповідати цій лінії.

864
00:51:34,150 --> 00:51:40,000
Очевидно, що це виглядає начебто
добре, але це не найкраще.

865
00:51:40,000 --> 00:51:43,130
І лінійні моделі, в
взагалі, буде

866
00:51:43,130 --> 00:51:46,811
дійсно відмінно підходить для теорії, так і тільки вид
будівельних основ машини

867
00:51:46,811 --> 00:51:47,310
навчання.

868
00:51:47,310 --> 00:51:50,330
Але на практиці, ви збираєтеся
хочу зробити щось більш загальне.

869
00:51:50,330 --> 00:51:54,280
>> Таким чином, ви можете просто спробувати запустити
те, що називається нейронної мережі.

870
00:51:54,280 --> 00:51:57,110
Ці речі
більшого поширення.

871
00:51:57,110 --> 00:52:00,530
І вони просто працюють фантастично
для великих наборів даних.

872
00:52:00,530 --> 00:52:07,080
Таким чином, в цьому випадку, ми тільки have--
давайте see-- у нас є nrow.

873
00:52:07,080 --> 00:52:09,010
Так nrow просто говорю число рядків.

874
00:52:09,010 --> 00:52:11,790
Таким чином, в цьому випадку, я
є 100 спостережень.

875
00:52:11,790 --> 00:52:15,010
>> Отже, дозвольте мені йти вперед і
зробити нейронну мережу.

876
00:52:15,010 --> 00:52:18,620
Так що це дуже приємно
тому що я можу тільки сказати, Nnet

877
00:52:18,620 --> 00:52:21,767
а потім я регрес Y.
Так Y є те, що колонка.

878
00:52:21,767 --> 00:52:23,850
А потім регрес його на
дві інші змінні.

879
00:52:23,850 --> 00:52:27,360
Так що це коротше
Позначення X1 і X2.

880
00:52:27,360 --> 00:52:29,741
>> Так що давайте йти вперед і запуску цього.

881
00:52:29,741 --> 00:52:30,240
Ех, шкода.

882
00:52:30,240 --> 00:52:32,260
Мені потрібно, щоб запустити всю цю справу.

883
00:52:32,260 --> 00:52:37,500
І це тільки друк позначення
про те, як швидко чи нешвидко вона

884
00:52:37,500 --> 00:52:38,460
сходилися.

885
00:52:38,460 --> 00:52:41,420
Так це виглядає, як це було сходяться.

886
00:52:41,420 --> 00:52:44,970
Отже, дозвольте мені йти вперед і друку
, Що це виглядає.

887
00:52:44,970 --> 00:52:51,260
>> См ось картина й тут
Контур показує, наскільки добре вона підходить.

888
00:52:51,260 --> 00:52:56,380
І це просто-- ви можете побачити
це, що це дуже, дуже приємно.

889
00:52:56,380 --> 00:52:59,400
Це може бути навіть
перенавчання, але ви також можете

890
00:52:59,400 --> 00:53:03,390
доводиться це з іншими
такі методи, як крос-перевірки.

891
00:53:03,390 --> 00:53:06,180
І це також вбудовані в R.

892
00:53:06,180 --> 00:53:09,170
>> І дозвольте мені показати вам,
Машина опорних векторів.

893
00:53:09,170 --> 00:53:12,470
Це ще один дуже поширений
Техніка в машинному навчанні.

894
00:53:12,470 --> 00:53:18,550
Це дуже схоже на лінійних моделей, а
він використовує те, що називається метод ядра.

895
00:53:18,550 --> 00:53:22,790
І давайте подивимося, як добре, що робить.

896
00:53:22,790 --> 00:53:26,430
Таким чином, це одна дуже схожа на те
а Нейронні мережі виконує,

897
00:53:26,430 --> 00:53:27,900
але це набагато більш гладкою.

898
00:53:27,900 --> 00:53:35,740
І це базується
з подав що хау SVMs роботу.

899
00:53:35,740 --> 00:53:40,250
>> Так що це просто дуже
короткий огляд деяких

900
00:53:40,250 --> 00:53:43,822
з вбудованих функцій ви можете зробити
а також деякі з дослідження даних.

901
00:53:43,822 --> 00:53:45,905
Отже, дозвольте мені просто йти вперед
і повернутися до слайдів.

902
00:53:45,905 --> 00:53:50,290

903
00:53:50,290 --> 00:53:53,670
>> Так очевидно, що це
не надто всеосяжний характер.

904
00:53:53,670 --> 00:53:57,140
І це насправді просто тизер
показуючи вам, що ви дійсно можете зробити в R.

905
00:53:57,140 --> 00:53:59,100
Так що якщо ви просто хотів
щоб дізнатися більше, тут

906
00:53:59,100 --> 00:54:01,210
купа різних ресурсів.

907
00:54:01,210 --> 00:54:06,890
>> Так що якщо ви любите підручників або ви
просто люблю читати речі в Інтернеті,

908
00:54:06,890 --> 00:54:09,670
то це фантастичний
один Хедлі Уікхемом,

909
00:54:09,670 --> 00:54:13,010
який також створив все це
дійсно здорово пакети.

910
00:54:13,010 --> 00:54:17,420
Якщо ви любите відео, то
Berkeley має відмінну буткемп

911
00:54:17,420 --> 00:54:21,060
це several-- це якісь довгі.

912
00:54:21,060 --> 00:54:24,210
І він буде вчити вас майже
все, що ви хотіли б знати про R.

913
00:54:24,210 --> 00:54:27,770
>> І точно так само, є Codeacademy
і все це іншого роду

914
00:54:27,770 --> 00:54:29,414
інтерактивних веб-сайтів.

915
00:54:29,414 --> 00:54:31,580
Вони також отримують
common-- більш і більш поширеним.

916
00:54:31,580 --> 00:54:33,749
Таким чином, це дуже схоже на Codeacademy.

917
00:54:33,749 --> 00:54:35,790
І, нарешті, якщо ви просто
хочете співтовариства і допомогти,

918
00:54:35,790 --> 00:54:38,800
це купа
речі, які ви можете піти.

919
00:54:38,800 --> 00:54:40,880
Очевидно, що ми досі
використовувати поштові розсилки, просто

920
00:54:40,880 --> 00:54:44,860
як і майже всі інші
мова програмування спільноти.

921
00:54:44,860 --> 00:54:47,880
І #rstats, це
Наше співтовариство Twitter.

922
00:54:47,880 --> 00:54:49,580
Це насправді досить поширеним явищем.

923
00:54:49,580 --> 00:54:50,850
І тоді користувач!

924
00:54:50,850 --> 00:54:52,340
Це просто наша конференція.

925
00:54:52,340 --> 00:54:55,390
>> І тоді, звичайно, ви можете
використовувати всі ці інші Q & A речі,

926
00:54:55,390 --> 00:54:57,680
як переповнення стека,
Google, а потім GitHub.

927
00:54:57,680 --> 00:55:00,490
Оскільки більшість з цих пакетів
і багато спільноти

928
00:55:00,490 --> 00:55:03,420
буде зосереджена навколо розробки
Код, бо це з відкритим вихідним кодом.

929
00:55:03,420 --> 00:55:05,856
І це дуже-дуже хороший на GitHub.

930
00:55:05,856 --> 00:55:08,730
І, нарешті, ви можете зв'язатися зі мною, якщо
ви просто є які-небудь простих питань.

931
00:55:08,730 --> 00:55:13,530
Таким чином, ви можете знайти мене на Twitter тут,
мій сайт, і тільки мою адресу електронної пошти.

932
00:55:13,530 --> 00:55:17,840
Так, ми сподіваємося, що було
something-- тільки короткий тизер

933
00:55:17,840 --> 00:55:20,900
чого R дійсно здатний.

934
00:55:20,900 --> 00:55:23,990
І ми сподіваємося, Ви просто
перевірити ці три посилання

935
00:55:23,990 --> 00:55:25,760
і подивитися, що можна зробити ще більше.

936
00:55:25,760 --> 00:55:28,130
І я думаю, що це якраз про це.

937
00:55:28,130 --> 00:55:28,630
Спасибо.

938
00:55:28,630 --> 00:55:30,780
>> [Оплески]

939
00:55:30,780 --> 00:55:31,968