[موسیقی بجانے] ڈسٹن TRAN: ہیلو. میرا نام ڈسٹن. لہذا میں پیش کیا جائے گا R. میں ڈیٹا کے تجزیہ اپنے بارے میں صرف تھوڑا سا. اس وقت میں اندر ایک گریجویٹ طالب علم ہوں انجینئرنگ اینڈ اپلائیڈ سائنسز. میں نے کے ایک چوراہا مطالعہ مشین لرننگ اور شماریات ر تو میں ڈیٹا کے تجزیہ ہے کرنے کے لئے بہت بنیادی ہے کیا میں روزانہ کی بنیاد پر کرتے ہیں. 

اور R خاص طور پر ہے ڈیٹا انیلیسیز لئے اچھی اس سے prototyping کے لئے بہت اچھا ہے کیونکہ. اور عام طور پر، آپ کو کسی قسم کی کر رہے ہیں جب ڈیٹا انیلیسیز کی، مسائل کی ایک بہت کے سنجشتھاناتمک لئے جا رہے ہیں. اور تو آپ کو صرف حاصل کرنا چاہتے ہیں کچھ تو واقعی اچھی زبان ہے کہ ایسا کرنے کے لئے صرف اچھی ہے تعمیر میں کام کرتا ہے، کے طور پر مخالفت کم سطح چیزوں کے ساتھ نمٹنے کے لئے ہونے کو. شروع میں تو، میں صرف جا رہا ہوں متعارف کرانے کا ر کیا، کیوں کرے گا ہے آپ اسے استعمال کرنا چاہتے ہیں، اور پھر کچھ ڈیمو میں زیادہ جانا، اور صرف وہاں سے جانا. 

ر تو کیا ہے؟ R صرف ایک زبان تیار کیا جاتا ہے شماریاتی کمپیوٹنگ کے لئے اور تصور. تو کیا اس کا مطلب یہ ہے کہ یہ ایک بہت ہی عمدہ زبان ہے کے ساتھ کرتا ہے اس چیز کے کسی بھی طرح کے غیر یقینی صورتحال یا ڈیٹا کے تصور. لہذا اگر آپ کو ان تمام ہے امکان ڈسٹری. ہونے جا رہے ہیں افعال کی تعمیر میں. آپ کو بھی بہترین پڑے گا پیکجوں کی سازش. 

ازگر ایک اور مقابلہ ہے، اعداد و شمار کے لئے زبان. اور ایک بات میں کہ ر کو تلاش ہے کہ تصور ہے میں بہت بہتر ہے. تو کیا ہوا اگر آپ کو ڈیمو کے طور پر میں دیکھ لیں گے ساتھ ساتھ صرف ایک بہت بدیہی زبان ہے یہ صرف بہت اچھا کام کرتا. اس کے طور پر، یہ بھی مفت اور اوپن سورس ہے مجھے لگتا ہے کسی دوسرے اچھے زبان ہے. 

صرف اور یہاں، ایک گروپ مطلوبہ الفاظ تم پر پھینک دیا. آپ کو ایک ہے تو یہ معنی، متحرک ہے کسی چیز کو تفویض مخصوص قسم مقابلے یہ صرف مکھی پر تبدیل کر دیں گے. یہ سست ہے تو اس کے بارے ہوشیار ہے یہ کس طرح کے حساب سے فرق پڑتا ہے. یہ واقعی کام کر سکتے ہیں کا مطلب فنکشنل افعال سے دور anything-- تاکہ مبنی تم ہو ہیرا پھیری کی کسی بھی طرح کر رہے، اس کے افعال دور کی بنیاد پر کیا جائے گا. 

تو بائنری آپریٹرز، مثال کے طور پر، صرف یہ موروثی طور پر کام کرتا ہے ہے. اور سب کچھ ہے کہ آپ کیا کرنے جا رہے ہیں جا کے افعال خود کو بند چلایا جائے. اور پھر اس کے ساتھ ساتھ پر مبنی اعتراض. 

تو یہاں ایک XKCD پلاٹ ہے. نہ صرف میں طرح محسوس کرتے ہیں کیونکہ XKCD کسی بھی طرح سے بنیادی ہے پریزنٹیشن کے، بلکہ اس لئے کہ میں واقعی میں اس کی طرح محسوس نقطہ ہتھوڑے اس کا ایک بہت آپ کو ڈیٹا کے کسی قسم کے کر رہے ہیں جب وقت تجزیہ، مسئلہ نہیں ہے یہ چلتا ہے کہ کس طرح روزہ اتنا، لیکن یہ جا رہا ہے کتنی دیر تک کام پروگرام پر لے. تو یہاں پر صرف چاہے تجزیہ کرنے جاتا ہے حکمت عملی A یا B زیادہ موثر ہے. یہ ہونے جا رہا ہے تم ہو ایک ایسی چیز ہے میں کے ساتھ ایک بہت نمٹنے کے لئے جا طرح کی کم سطح کے زبانوں آپ seg گناہ کے ساتھ معاملہ کر رہے ہیں جہاں، میموری مختص، initializations، یہاں تک بلٹ میں افعال بنانے. اور اس چیز سے سب سے سنبھالا جاتا ہے بہت، بہت elegantly آر میں 

تو صرف اس ہتھوڑا نقطہ، سب سے بڑی bottleneck کے سنجشتھاناتمک ہونے جا رہا ہے. تاکہ ڈیٹا انیلیسیز کی ایک بہت ہی مشکل مسئلہ ہے. آپ کیا کر رہے ہیں چاہے مشین لرننگ یا تم ہو کی کچھ طرح کر بنیادی ڈیٹا ایکسپلوریشن، آپ کے پاس ہے نہیں کرنا چاہتا ایک دستاویز لینے کے لئے اور اس کے بعد مرتب ہر بار کچھ آپ ایک کالم کی طرح لگتا ہے دیکھنا چاہتے ہیں، ایک میٹرکس میں خاص طور سے جو اندراجات کی طرح لگتا ہے. لہذا آپ کو صرف حاصل کرنا چاہتے ہیں کچھ واقعی اچھا انٹرفیس آپ کو ایک سادہ تقریب چلا سکتے ہیں اشاریہ جات کے لئے کہ جو کچھ بھی آپ کی طرح اور صرف اسے وہاں سے بھاگ کر جاتے. اور اگر آپ کے ڈومین کی ضرورت اس کے لئے مخصوص زبانوں. اور R واقعی آپ کی وضاحت میں مدد ملے گی مسئلہ ہے اور اس طریقے سے اس مسئلہ کو حل. 

تو یہاں ایک پلاٹ دکھا پروگرامنگ ہے R کی مقبولیت یہ وقت کے ساتھ چلا گیا کے طور پر. تو کے طور پر آپ کو 2013 یا جیسے، دیکھ سکتے ہیں تو یہ صرف بہت سے اڑا دیا گیا. اور یہ تو صرف اس کی وجہ سے کیا گیا ہے ٹیکنالوجی کی صنعت میں بہت بڑا رجحان کے بارے میں بڑے اعداد و شمار. اس کے علاوہ، نہ صرف ٹیکنالوجی صنعت، لیکن واقعی کسی بھی صنعت that-- کیونکہ صنعتوں میں سے ایک بہت کچھ طرح کی بنیادی ہیں ان مسائل کو حل کرنے کی کوشش کر. اور عام طور پر، آپ کو کچھ اچھی بھی ہو سکتا ہے ان مسائل کی پیمائش کا طریقہ یا اس سے بھی ان کی وضاحت یا ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے ان کو حل کرنے کے. اس میں اس وقت ر کی 11th لگتا ہے TIOBE پر سب سے مقبول زبان اور یہ اس کے بعد سے اضافہ ہو رہا ہے. 

تو یہاں کچھ زیادہ ہے R. کی خصوصیات یہ ہے پیکجوں کے کی ایک بہت بڑی تعداد اور ان تمام مختلف چیزوں کے لئے. لہذا کسی بھی وقت آپ کو ایک ہونا خاص مسئلہ، سب سے زیادہ وقت R پڑے گا آپ کے لئے اس تقریب. آپ کرنا چاہتے ہیں تو چاہے مشین کی کسی قسم کی تعمیر کہا جاتا سیکھنے الگورتھم رینڈم جنگل یا فیصلہ درخت، یا اس سے بھی کے مطلب لے کرنے کی کوشش کر ایک تقریب یا اس چیز میں سے کوئی بھی، R کہ پڑے گا. 

اگر آپ ایسا کرتے ہیں اور آپ کے بارے میں پرواہ عام ہے کہ اصلاح، ایک بات آپ prototyping کے کیا کر رہے ہیں کہ ہو جانے کے بعد اعلی درجے کی زبان کے کسی قسم کے، اگر آپ کو اس in-- پھینک دیں گے تم کروگے صرف بندرگاہ ہے کہ ختم بعض کم سطح کی زبان سے. کیا R کے بارے میں اچھی بات ہے کہ آپ ہیں ایک بار یہ ہے کہ اس prototyping کے کیا کیا، آپ C + + چلا سکتے ہیں، یا فورٹران، یا ان میں سے کسی براہ راست آر میں نچلے درجے والوں تو یہ ایک واقعی ہے R بارے ٹھنڈا خصوصیت، اگر تم واقعی پرواہ کرتا ہے اصلاح نقطہ. 

اور یہ بھی بہت اچھا ہے ویب تصورات کے لئے. تاکہ D3.js، مثال کے طور پر، ہے میں نے ایک اور سیمینار کا اندازہ لگانا ہم آج پیش کی کہ. اور اس کے لئے واقعی بہت اچھا ہے انٹرایکٹو تصورات کر رہی. اور D3.js ہے کہ آپ مان لیا گیا ڈیٹا کو کسی قسم کا منصوبہ بنایا جائے کرنے کے لئے اور R ایسا کرنے کے قابل ہونے کا ایک عظیم طریقہ ہے ڈیٹا انیلیسیز آپ اسے برآمد کرنے سے پہلے زائد D3.js کرنے یا اس سے بھی صرف چلانے D3.js R خود میں حکم دیتا ہے، اس کے ساتھ ساتھ ان تمام کے طور پر دیگر کتب خانوں کے ساتھ ساتھ. 

پس اس کا صرف تعارف تھا ر اور کیوں آپ اسے استعمال کر سکتے ہیں کیا ہے. تو امید ہے کہ، میں نے کیا تم نے کچھ اس بات پر یقین کے بارے میں صرف اس طرح کیا ہے دیکھنے کے لئے کی کوشش کر. تو میں نے آگے جانے کے لئے اور کے ذریعے جانے کے لئے جا رہا ہوں R اشیاء کے بارے میں کچھ بنیادی اصولوں اور تم واقعی میں کیا کر سکتے ہیں. 

تو یہاں صرف ایک ہے ریاضی حکم دیتا ہے کا ایک گروپ. لہذا اگر آپ کو تعمیر کرنا چاہتے you're-- کہنا زبان اپنے آپ کو اور آپ کو صرف چاہتا ہوں مختلف ٹولز کا ایک گروپ ہے کرنے کے لئے. آپریشن کے کسی بھی طرح آپ کو آپ چاہتے ہیں بہت زیادہ آر میں کی جا رہی ہے چاہتے ہیں 

تو یہاں 2 علاوہ 2 ہے. یہاں 2 مرتبہ PI ہے. R تعمیر میں constants کی ایک گروپ ہے آپ اکثر PI، ای کی طرح استعمال کریں گے. 

اور پھر، یہاں 7 پلس ہے runif، 1 کے runif تا. یہ ہے کہ ایک تقریب پیدا کرتا ہے 0 سے 1 تک ایک بے ترتیب وردی. اور پھر 4 میں سے اقتدار میں ہے 3 وہاں ہے. چوک جڑیں نہیں ہے. 

لاگ ان کریں وہاں ہے. تاکہ بیس کا کیا کریں گے لاگ ان کریں خود کی طرف سے اسیاتی. اور اس کے بعد، آپ کو ایک بنیاد کی وضاحت تو، اس کے بعد تم جو چاہو بیس کے ایسا کر سکتے ہیں. اور پھر یہاں کچھ دوسرے حکم دیتا ہے ہیں. تو تم نے 23 جدید 2 ہے. تو پھر تم باقی ہے. اس کے بعد آپ سائنسی ہے سنکیتن بھی آپ اگر صرف زیادہ کرنا چاہتے ہیں اور زیادہ پیچیدہ چیزیں. 

تو یہاں تفویض ہے. میں بہت عام اسائنمنٹس ر ایک تیر کے ساتھ کیا جاتا ہے تو یہ کم تو زیادہ اور ہیفین. تو یہاں میں نے صرف بتائے ہوں متغیر ویل کے لئے 3. 

اور پھر میں نے ویل چھپائی رہا اور پھر اس کے تین پرنٹ. R انٹرپریٹر میں ڈیفالٹ کی طرف سے، یہ آپ کے لئے چیزوں کو باہر پرنٹ کرے گا لہذا آپ کو ایک ویل کو پرنٹ کی وضاحت کرنے کی ضرورت نہیں ہے کسی بھی وقت آپ سے کچھ پرنٹ کرنا چاہتے ہیں. تم بس ویل کر سکتے ہیں اور تو یہ آپ کے لئے کیا کریں گے. 

اس کے علاوہ، آپ کو تکنیکی برابر استعمال کر سکتے ہیں ایک تفویض آپریٹر کے طور پر. معمولی subtleties ہیں تیر کے نشان کا استعمال کرتے ہوئے کے درمیان منتظم، اور برابر اسائنمنٹس کے لئے آپریٹر. زیادہ تر کنونشن، سب کی طرف سے صرف تیر آپریٹر کا استعمال کریں گے. 

اور یہاں، میں نے یہ بتائے ہوں ترچھا سنکیتن 1 قولون 6 بلایا. اس 1 سے 6 تک ایک ویکٹر پیدا. اور یہ واقعی اچھا تو کیونکہ آپ صرف ویل کو ویکٹر تفویض اور یہ کہ خود کی طرف سے کام کرتا ہے. 

تو کیا یہ پہلے سے ہی ایک سے کی جا رہی ہے ایک بہت بدیہی ڈیٹا کے single-- صرف ایک ڈبل کی ساخت ایک ویکٹر میں قسم کے کچھ قسم اور جن میں سے سب کو جمع کرے گا آپ کے لئے عددیہ اقدار. تاکہ عددیہ سے جانے کے بعد، آپ کو R اشیاء ہے اور یہ ایک ویکٹر ہے. سمتیہ کی کسی بھی طرح سے ہے اسی قسم کے مجموعہ. تو یہاں سمتیہ کا ایک گروپ ہیں. 

لہذا اس عددی ہے. عددی ڈبل کہہ کے ر کا طریقہ ہے. اور اس ڈیفالٹ کی طرف سے، کسی بھی تعداد کی ایک ڈبل ہو جائے گا. 

لہذا آپ کو 1.1، 3 کی سی ہے، 5.7 منفی، ج ایک تقریب ہے. یہ تینوں concatenates ایک ویکٹر میں نمبروں. اور اگر ایسا ہے تو be-- گا آپ خود کی طرف سے 3 کو نوٹس، عام طور پر آپ فرض کریں گے یہ ایک عدد صحیح طرح ہے کہ، لیکن تمام سمتیہ کیونکہ اسی قسم کے ہیں، اس ڈبلز کا ایک ویکٹر ہے یا اس کیس میں عددی. 

rnorm پیدا کہ ایک تقریب ہے معیاری معمول متغیر ہے یا معیاری عام اقدار. اور میں ان میں سے دو کی وضاحت کر رہا ہوں. اس لئے میں کرنے کے لئے اس کے بتائے، rnorm 2 کر رہا ہوں devs کے، اور پھر میں devs کے چھپائی رہا. تو یہ صرف دو ہیں بے ترتیب عام اقدار. 

اور پھر آپ ایسا کرتے ہیں صرف ints آپ integers کے بارے میں پرواہ. تو یہ صرف میموری کے بارے میں ہے تین ہلاک اور بچت میموری سائز. لہذا آپ کو شامل کرنے کے لئے پڑے گا دارالحکومت ایل کی طرف سے اپنے نمبرز 

عام طور پر، یہ ہے ر کے تاریخی سنکیتن کسی چیز کے لئے طویل عددی بلایا. زیادہ تر وقت، تمہیں میں اتنی ڈبلز کے ساتھ نمٹنے ہو. اور اگر تم نے کبھی بعد میں، آپ کے کوڈ کو بہتر بنانے پر، آپ صرف ان L 'ے اضافہ کر سکتے ہیں اس کے بعد یا اس کے دوران آپ کے بارے میں precognitive طرح ہیں کیا اگر آپ ان متغیرات میں کیا کرنے جا رہے. 

تو یہاں ایک کردار ویکٹر ہے. تو، پھر، میں نے concatenating رہا ہوں تین ڈور اس وقت. کہ ڈبل ڈور نوٹس اور سنگل ڈور آر میں ایک جیسے ہیں تو میں نے اتنی آرتھر اور مارون اور ہے جب میں، ان سب کو اسے باہر چھپائی رہا ہوں ڈبل ڈور دکھانے کے لئے جا رہے ہیں. اور آپ کو بھی شامل کرنے کے لئے چاہتے ہیں تو ڈبل یا ایک سٹرنگ آپ کے حروف میں، تو آپ کر سکتے ہیں یا تو آپ ڈور متبادل. 

مارون لئے So دوسرا عنصر، یہ وہ جگہ ہے آپ show-- کے لئے جا صرف ڈبل ڈور ہے اور پھر کسی ایک سٹرنگ لہذا اس کے ردوبدل کیا جاتا ہے. اگر آپ چاہتے ہیں، دوسری صورت میں، ایک ڈبل استعمال کرنے کے لئے ایک ڈبل تار میں سٹرنگ آپریٹر آپ اسے اعلان کر رہے ہیں، تو آپ کو صرف باہر سے باہر نکلیں آپریٹر کا استعمال. تو اگر آپ الٹا سلیش ڈبل سٹرنگ کرتے. 

اور آخر میں، ہم بھی منطقی ویکٹر ہے. تاکہ logical-- تو سچ اور جھوٹے، اور وہ کر رہے ہیں تمام بڑے حروف تہجی ہونے جا رہا. اور پھر، ایک بار پھر، میں نے concatenating رہا ہوں ان کو اور پھر bools انہیں بتائے. تاکہ bools دکھانے کے لئے جا رہا ہے آپ، صحیح غلط، اور سچے. 

تو یہاں بردار تخکرمن ہے. میں نے شروع میں بہت ایک تقریب لے جا رہا ہوں یہ ایک sequence-- کہا جاتا ہے 2 سے 12 تک تسلسل. اور میں نے 2 کی طرف سے ایک ہی تسلسل لے جا رہا ہوں. تو یہ کیا جا رہا ہے 2، 4، 6، 8، 10 اور 12. اور پھر، میں تخکرمن ہوں تیسرا عنصر حاصل کرنے کے لئے. 

تاکہ ذہن میں رکھنے کے لئے ایک بات ہے 1 سے شروع ہونے والے کی طرف سے اس ر اشاریہ جات. سے vals تو 3 دینے جا رہا ہے تم تیسرا عنصر. اس طرح کی دوسرے سے مختلف ہے یہ صفر سے شروع ہوتا ہے جہاں زبانوں. تو C یا C + + میں، مثال کے طور پر، تم ہو چوتھا عنصر حاصل کرنے کے لئے جا. 

اور یہاں سے 3 سے 5 سے vals ہے. تو ایک بات ہے کہ واقعی ڈاؤن لوڈ، یہ تم ہو اندر عارضی متغیر پیدا کر سکتے ہیں اور پھر صرف مکھی پر ان کا استعمال. تو یہاں 5 سے 3 ہے. تو میں نے ایک سمتیہ پیدا کر رہا ہوں 3، 4، اور 5 اور اس کے بعد میں، تیسرے حاصل کرنے کے لئے تخکرمن کر رہا ہوں چوتھی اور پانچویں عناصر. 

تو اسی طرح، آپ کر سکتے ہیں یہ خلاصہ صرف کرنا ایک ویکٹر کے کسی بھی طرح کہ آپ کو تخکرمن فراہم کرتا ہے. تو یہاں تو ویلس اور ہے پہلی، تیسری، اور چھٹے عناصر. اور پھر، اگر آپ چاہتے ہیں ایک اضافی ایسا کرنے کے لئے، لہذا آپ کو صرف مائنس کرنا اس کے بعد اور یہ کہ کروں گا اگر آپ نہیں ہے کہ سب کچھ دے پہلی، تیسری، یا چھٹی کے عنصر. تو 4، 8، اور 10 ہو جائے گا. 

اور تمہیں حاصل کرنا چاہتے ہیں تو اس سے بھی زیادہ اعلی درجے کی، آپ بولین ویکٹر سلسلہ بندی کر سکتے ہیں. تو کیا یہ انڈیکس آپ کو دینے جا رہا ہے لمبائی 6 کے اس بولین ویکٹر. تاکہ نمائندہ TRUE کوما 3. یہ سچ تین بار اعادہ کروں گا. تو یہ ہے کہ آپ کو ایک دے گا ویکٹر TRUE، TRUE، TRUE. 

نمائندہ جھوٹے 4-- اس سے آپ کو دینے جا رہا ہے جھوٹے، جھوٹے،، جھوٹے جھوٹے کی سمتیہ. اور پھر سی سلسلہ بندی کی جا رہی ہے ایک دوسرے کے ساتھ ان دو Booleans کے. تو اگر آپ تین حاصل کرنے جا رہے ہیں TRUEs اور پھر چار FALSEs. 

آپ انڈیکس سے vals، تم ہو تاکہ جب ، TRUE، TRUE TRUE حاصل کرنے کے لئے جا. تو ہے کہ جی ہاں کا کہنا جا رہا ہے، میں نے ان تین عناصر چاہتے ہیں. اور پھر جھوٹے، جھوٹے، جھوٹے، جھوٹے جا رہی ہے نہیں، میں ان عناصر نہیں چاہتے ہیں کیا کہنا تو یہ ان کو واپس کرنے والا نہیں ہے. 

اور میں یہاں کہ ٹائپنگ میں کوئی اصل موجود ہے اندازہ لگا اس وجہ سے 3 دہرانے TRUE کہہ رہا ہے اور، تکنیکی طور پر آپ جھوٹے 4 دہرانے، اور صرف چھ عناصر تو جھوٹ کو دہرانے کی ہے، یہ 3 جھوٹے دہرانے ہونا چاہئے. میں R بھی اس طرح کافی ہوشیار لگتا ہے کہ آپ کو صرف اس صورت میں، یہاں 4 وضاحت تو یہ بھی باہر غلطی نہیں کرے گا. یہ صرف آپ کو اس کی قیمت دے گا. تو یہ صرف ہے کہ چوتھی جھوٹے نظر انداز کریں گے. 

تو یہاں بردار تفویض ہے. یہ صرف کا تعین کرتا ہے set.seed-- تاکہ pseudorandom کی تعداد کے لیے بیج. تو میں نے بیجوں قائم رہا ہوں جس کا مطلب ہے 42، میں پیدا کرتا ہے کہ تین عام بے ترتیب اقدار، اور پھر آپ تو اس اپنے آپ پر set.seed چلائیں اسی قدر 42 استعمال کرتے ہوئے کمپیوٹر، تو پھر آپ بھی حاصل ایک ہی تین بے ترتیب normals. 

تو یہ واقعی اچھا ہے ری لئے. عام طور پر، آپ کر رہے ہیں جب کچھ سائنسی تجزیہ کی طرح، آپ بیج قائم کرنے کے لئے چاہتے ہیں. جس طرح کہ دوسرے سائنسدانوں نے صرف یہ کر سکتے ہیں آپ نے بالکل وہی کوڈ دوبارہ پیش وہ عین مطابق ہوگا کیا کیا اسی تصادفی متغیر that-- یا بے ترتیب آپ کے ساتھ ساتھ نکال لیا ہے کہ اقدار. 

اور اس طرح بردار کی تفویض یہاں پر 2 سے vals 1 دکھایا جا رہا ہے. تو یہ پہلے دو عناصر لیتا ہے سے vals کی اور اس کے بعد 0 کے لئے ان کو دیتا ہے. اور پھر، آپ بھی صرف کیا کر سکتے ہیں Booleans کے ساتھ اسی طرح کی بات. 

اتنی سے vals یہ مرضی 0-- کے برابر نہیں ہے آپ کو ایک ویکٹر جھوٹے دے، جھوٹے، TRUE اس معاملے میں. اور پھر، یہ کسی بھی کہا جا رہا ہے سچے تھے کہ ان لوگوں کے اشاریہ جات کی، پھر اس کے بعد 5 کے لئے کہ تفویض کرنے کے لئے جا رہا ہے. تو یہ تیسرا عنصر لیتا ہے یہاں اور پھر 5 سے اسے دیتا ہے. 

اور یہ واقعی اچھا ہے کم سطح زبانوں کے مقابلے جہاں آپ loops کے لئے استعمال کرنا ہے اس بردار چیزیں سب کو ایسا کرنے کی یہ صرف بہت بدیہی ہے کیونکہ اور یہ کسی ایک ون لائنر ہے. اور عظیم کے بارے میں کیا ہے بردار سنکیتن ر میں، ان قسم کے ہیں بلٹ میں وہ تقریبا طور پر روزہ ہو، تا کہ ایک کم سطح کے زبان کے طور پر میں کر کے طور پر ر میں لوپ کے لئے ایک بنانے کی مخالفت اور پھر یہ کیا کرنے کے لئے متحرک تخکرمن خود. اور اس کرنے سے سست ہو جائے گا بردار اس طرح کی چیز اس کے متوازی، جہاں میں ایسا کر سکتے ہیں جہاں یہ بنیادی طور پر تھریڈنگ میں یہ کر رہا ہے. 

تو یہاں کی کارروائیوں بردار رہا ہے. تو میں نے 3 کے لئے ایک قیمت 1 پیدا کر رہا ہوں، بتائے کہ vec1 کرنے، 3 کے لئے 5، vec2، ان کے ساتھ انہوں نے مزید کہا. یہ تو ان کو جزو وار اضافہ کر دیتی ہے یہ تو 1 علاوہ 3، 2 علاوہ 4، اور ہے. 

vec1 اوقات vec2. یہ دو سے multiplies عقل مند جزو اہمیت دیتا. تو یہ 1 بار 3، 2 مرتبہ ہے 4، اور پھر 3 بار 5. 

اور پھر، اسی طرح آپ بھی کر سکتے ہیں منطقی موازنہ comparisons--. تو یہ اس میں سچے جھوٹے جھوٹے ہے کیس 1 کیونکہ، 3 سے بڑا نہیں ہے 2 4 سے زیادہ نہیں ہے. یہ میں نے، ایک اور ٹائپنگ میں کوئی اندازہ لگا، ہے، 3 یقینی طور پر نہیں زیادہ سے زیادہ 5 سے زیادہ ہے. جی ہاں. اور تو آپ کو صرف سب کر سکتے ہیں ان سادہ آپریشنوں ان وراثت میں ملا کیونکہ کلاسیں خود سے. 

تو یہ صرف ویکٹر تھا. اور یہ کہ سب سے بنیادی کی طرح ہے R اعتراض کی وجہ سے، ایک ویکٹر دی آپ کو زیادہ اعلی درجے کی اشیاء کی تعمیر کر سکتے. 

تو یہاں ایک میٹرکس ہے. یہ بنیادی طور پر تجرید ہے ایک میٹرکس خود کیا کیا ہے کے. تو اس معاملے میں، یہ مختلف تین ہے ہر ایک ایک کالم ہے جہاں ویکٹر،، یا آپ کو اس کے بارے میں غور کر سکتے ہیں ہر ایک کے طور پر ایک قطار ہے. 

لہذا میں 1 سے ایک میٹرکس ذخیرہ کرنے ہوں 9 اور اس کے بعد میں 3 سطروں میں وضاحت کر رہا ہوں. تو 1 سے 9، اگر آپ کو ایک ویکٹر 1 دے گا 2، 3، 4، 5، 6، اور 9 کے لئے تمام طریقہ. 

بھی ذہن میں رکھنے کی بات یہ ہے کہ R اسٹورز کالم بڑے فارمیٹ میں اہمیت دیتا. تو دوسرے الفاظ میں، آپ 1 جب دیکھیں 9 تک، اس them-- ذخیرہ کرنے کے لئے جا رہا ہے یہ، 2، 1 جا رہا ہے پہلے کالم میں 3، اور پھر ایسا کریں گے 4، 5، دوسرے کالم میں 6، اور پھر 7، تیسرے کالم میں 8، 9. 

اور یہاں کچھ دوسرے ہیں آپ استعمال کر سکتے عام افعال. اتنا دھیما چٹائی، یہ آپ کو دے گا میٹرکس کے طول و عرض. یہ آپ کو واپس جا رہا ہے طول و عرض کے ایک ویکٹر. اس معاملے میں، کیونکہ تو ہمارے میٹرکس، 3 کی طرف سے ہے 3 یہ آپ کو ایک دینے جا رہا ہے عددی ویکٹر 3 3 ہے کہ. 

اور یہاں صرف دکھا رہا ہے میٹرکس ضرب. تو عام طور پر، آپ کو صرف کرنا ہے تو ستارے تاکہ چٹائی ستارے mat-- یہ ہونے جا رہا ہے جزو وار آپریشن یا Hadamard مصنوعات کو کیا کہا جاتا ہے. تو یہ ہر ایک کے کیا جا رہا ہے عنصر جزو وار. تاہم، اگر آپ چاہتے ہیں میٹرکس ضرب تو پہلی قطار اوقات ضرب دوسری میٹرکس کی پہلی کالم اور تو on-- آپ استعمال کریں گے اس فی صد آپریشن. 

اور چٹائی کے ٹی صرف ایک ہے بدلی لئے آپریشن. تو میں بدلی لے کہہ رہا ہوں میٹرکس، میٹرکس سے گنا خود. اور پھر اس کے لئے جا رہا ہے ایک اور 3 آپ کو واپس 3 میٹرکس دکھا کر پر اگر آپ چاہتے ہیں کی مصنوعات. 

اور تو ہے کہ میٹرکس تھا. یہاں ایک ڈیٹا فریم کہا جاتا ہے. آپ کے طور پر سوچ سکتے ہیں ایک ڈیٹا فریم ایک میٹرکس، لیکن ہر کالم خود ایک مختلف قسم کی ہونے جا رہا ہے. 

تو کیا ہوا ڈیٹا کے بارے میں بہت اچھا ہے فریم ہے ڈیٹا انیلیسیز اس میں ہی اس، آپ سب کو اس کی ضرورت کے لئے جا رہے ہیں کئی صورتوں میں اعداد و شمار اور ان تمام واقعی گندا چیزیں جہاں کالموں میں سے ہر ایک خود کو مختلف اقسام کے ہیں کیا جا سکتا ہے. تو یہاں میں ایک تخلیق کہہ رہا ہوں اعداد و شمار کے فریم،، 1 سے 3 سے ints کے کیا کریں اور پھر بھی ایک کردار ویکٹر ہے. تو میں نے کے ذریعے انڈیکس سکتے ہیں ان کالموں میں سے ہر ایک اور پھر میں اقدار کو خود لے کر آتا ہوں. اور آپ کو بھی کسی قسم کا بھی کر سکتے ہیں ڈیٹا فریم پر آپریشن کی. اور زیادہ تر وقت تم ہو جب ڈیٹا انیلیسیز کی یا کسی قسم کر رہے کی preprocessing کے، آپ کو ہو جائے گا ان اعداد و شمار ڈھانچے کے ساتھ کام کر رہے ہیں جہاں ہر کالم کی جا رہی ہے ایک مختلف قسم کی ہو. 

آخر میں، اس طرح ان بنیادی طور پر صرف کر رہے ہیں R. کی فہرست میں چار ضروری اشیاء صرف کسی بھی جمع کریں گے دیگر اشیاء آپ چاہتے ہیں. تو یہ ایک میں اس سٹور کرے گا آپ کو آسانی سے رسائی حاصل کر سکتے ہیں کہ متغیر. 

یہاں تو میں ایک فہرست لے جا رہا ہوں. میں چیزیں 3 برابر کہہ رہا ہوں. تو میں ایک عنصر ہے جا رہا ہوں فہرست، اور اس چیز کو کہا جاتا ہے، اور یہ 3 قدر ہے جا رہا ہے. 

میں نے بھی ایک میٹرکس تشکیل دے سکتے ہیں. تو یہ 4 اور اختتام صف میں 1 ہے 2 برابر، تو ایک 2 2 میٹرکس کی طرف سے. اس کے علاوہ فہرست میں ہے اور یہ چٹائی کہا جاتا ہے. moreStuff، ایک کردار سٹرنگ، اپنے آپ میں اور یہاں تک کہ ایک اور فہرست. 

تو یہ ہے 5 اور ریچھ ہے کہ ایک فہرست ہے. اس کی قیمت 5 اور اس کے پاس ہے تاکہ کردار سٹرنگ ریچھ ہے اور یہ ایک فہرست کے اندر اندر ایک فہرست ہے. تاکہ آپ ان کو ہو سکتا ہے پنراورتی چیزیں کہاں آپ another-- ایک ہونا قسم کے اندر اندر ٹائپ. تو اسی طرح، آپ کو ایک میٹرکس ہے کر سکتے ہیں ایک اور میٹرکس کے اندر اور اسی طرح کی. اور ایک کی فہرست میں صرف ایک اچھا طریقہ ہے جمع کرنے اور مجموعوں کی ان تمام مختلف اشیاء. 

اور آخر میں، یہاں صرف صورت میں مدد کر رہا ہے یہ بہت جلد ختم ہو چلا گیا تھا. تاکہ کسی بھی وقت آپ گھبرا رہے تقریب کی کسی قسم کے بارے میں، اگر آپ اس تقریب کی مدد بھی کر سکتے ہیں. لہذا اگر آپ کو مدد کی میٹرکس کیا کر سکتے ہیں یا ایک سوالیہ نشان میٹرکس. اور مدد اور سوالیہ نشان ہیں صرف ایک ہی چیز کے لئے آشلپی تاکہ وہ عرفی نام ہیں. 

ایل ایم ایک تقریب ہے کہ صرف ایک لکیری ماڈل کرتا. لیکن اگر آپ صرف کس طرح ہے کہ کوئی اندازہ نہیں ہے اگر کام کرتا ہے، آپ کو صرف ایل ایم کی مدد بھی کر سکتے ہیں اور یہ کہ آپ کو کچھ دے دیں گے دستاویزات کی طرح کہ قسم کی ایک طرح لگ رہا ہے یونیکس، جہاں میں آدمی صفحہ آپ کی ایک مختصر وضاحت ہے کیا یہ اس کے دلائل ہیں نے بھی کیا، کرتا، یہ واپس، اور کس طرح پر صرف تجاویز کیا اس کا استعمال، اور کچھ مثالیں بھی طور پر. 

تو مجھے آگے اور شو جانے دو آر اوکے کا استعمال کرتے ہوئے میں سے کچھ ڈیمو. تو میں بہت اوپر چلا گیا فوری طور پر صرف اعداد و شمار ڈھانچے اور کسی قسم کا آپریشنوں میں سے کچھ op--. یہاں کچھ کام کرتا ہے. 

تو یہاں میں نے صرف جا رہا ہوں ایک تقریب کی وضاحت کرنے کے لئے. تو میں بھی استعمال کر رہا ہوں یہاں تفویض آپریٹر، اور پھر میں یہ کہہ رہا ہوں ایک تقریب کے طور پر اس کا اعلان. اور یہ قیمت ایکس لیتا ہے. تو یہ آپ چاہتے ہیں کسی بھی قدر ہے اور میں نے خود ایکس واپس جا رہا ہوں. تاکہ اس کی شناخت تقریب ہے. 

اور اس کے بارے میں ٹھنڈی کیا ہے دوسری زبانوں کے مقابلے اور ایک اور کم درجے کے زبانوں کہ ایکس ہے کسی بھی قسم کی خود کی ہو سکتی ہے اور یہ کہ قسم کو واپس کر دیں گے. تو کیا تم دو imagine-- سکتے ہیں مجھے صرف فوری طور پر اس کو چلانے کے. معذرت. 

تو ایک بات میں بھی ذکر کرنا چاہئے اس ایڈیٹر میں استعمال کر رہا ہوں یہ ہے rstudio کہا جاتا ہے. یہ ایک IDE کہا جاتا ہے. اور ایک بات ہے کہ اس کے بارے میں بہت اچھی بات اس کی ایک بہت شامل ہے کہ ہوتا ہے چیزیں جو آپ کو خود کی طرف سے R میں کرنا چاہتے ہیں صرف یہ بہت intuitively. 

تو یہاں ایک مترجم کنسول ہے. تو اسی طرح، آپ کو بھی حاصل کرسکتی ہیں صرف ایک دارالحکومت آر کرنے کی طرف کنسول خام اور یہ بالکل وہی ہے کنسول کے طور پر ایک ہی بات. تو میں صرف ID تقریب ایکس، ایکس، ایکس کیا کر سکتے ہیں. then-- اور پھر اس اور خود ٹھیک ہو جائے گا. 

تاکہ rstudio بہت اچھا ہے یہ کنسول ہے کیونکہ. یہ بھی دستاویزات موجود تم پر چلانے کے لئے چاہوں گا. اور پھر اس کے کچھ متغیر ہے آپ کے ماحول میں دیکھ سکتے ہیں کہ. اور پھر، آپ کو ہے تو آپ کو تو، پلاٹوں ایسا کرنے کے لئے کی مخالفت کے طور پر صرف، یہاں دیکھ سکتے ہیں ان تمام مختلف ونڈوز کے انتظام خود کی طرف سے. 

میں اصل میں ذاتی طور طاقت کا استعمال کرتے ہیں، لیکن میں نے rstudio طرح محسوس تو صرف شاندار ہے ایک اچھا خیال حاصل کرنے کے لئے عام طور پر آر کس طرح استعمال کرنے کے، جب آپ کو کرنے کی کوشش کر رہے ہیں کچھ نئے کام کو جاننے کے، آپ کو سنبھال نہیں کرنا چاہتا ایک بار میں بھی بہت سی چیزیں. ر تو صرف ایک very-- rstudio ہے سیکھنے آر کا ایک بہت اچھا طریقہ ہے کے ساتھ نمٹنے کے لئے بغیر ان تمام دوسری چیزوں کے. 

تو یہاں میں نے ہیلو ID دوڑ رہا ہوں. یہ خوش لوٹتا ہے. ID 123. یہاں integers کے ایک ویکٹر ہے. تو اسی طرح، آپ کر سکتے ہیں کی وجہ سے ، قیمت کے کسی بھی کسی قسم لے آپ کی شناخت کے واپس لوٹنے کے ایسا کر سکتے ہیں X تاکہ یہ 1234 اور 5 لوٹتا ہے. 

اور صرف یہ ہے کہ آپ کو دکھائے مجھے یہ واقعی ایک عدد صحیح ہے. اور اسی طرح، آپ کو کلاس کرتے ہیں تو آئی ڈی ایکس، اس عددی ہونے جا رہا ہے. اور پھر، آپ بھی کر سکتے ہیں دو آپس میں موازنہ اور یہ سچ ہے. تو میں نے ایکس کی ہے تو آئی ڈی کر رہا ہوں. برابر X اور اطلاع کے برابر ہے کہ یہ آپ کو دو TRUEs دیتا ہے. تو کیا یہ ہو نہیں کہہ رہی ہے دو ایک جیسی اشیاء، لیکن اندراجات کے ہر ایک ہیں ویکٹر جیسی اندر اندر. 

یہاں bounded.compare ہے. اس طرح یہ تھوڑا سا زیادہ پیچیدہ ہے اس میں یہ ایک اگر شرط ہے اور باقی اور پھر یہ دو لیتا ہے ایک وقت میں دلائل. تو ایکس کسی بھی قسم کی ہے. اور میں یہ کہہ رہا ہوں دوسری دلیل ایک ہے. اس کے ساتھ ساتھ کچھ بھی ہو سکتا. لیکن بنیادی طور پر، یہ لے جا رہا ہے 5 اگر آپ کچھ وضاحت نہیں کرتے تو. 

تو یہاں میں کہنے جا رہا ہوں ایکس ایک سے بڑا ہے. میں نے ایک وضاحت نہیں ہے اگر ایسا ہے تو، اس ایکس 5 سے بڑا ہے، کا کہنا ہے کہ تو میں سچ واپس جا رہی ہوں. ورنہ، میں نے جھوٹے واپس جا رہا ہوں. تو مجھے آگے بڑھیں اور اس کی وضاحت کرتے ہیں. 

اور اب میں جا رہا ہوں bounded.compare 3 چلانے. تو یہ 3 سے کم کا کہنا ہے کہ than-- 5 سے 3 بڑھ کر ہے. نہیں، یہ تو غلط نہیں ہے. 

اور 3 bounded.compare اور میں جا رہا ہوں ایک 2 برابر کا استعمال کرتے ہوئے اس کا موازنہ کرنے. تو اب میں اب میں، ہاں میں کہہ رہا ہوں ایک کچھ اور ہونا چاہتے ہیں. میں نے ایک کہنے جا رہا ہوں تو، تم ہونا چاہئے 2. 

میں نے اس طرح کی کچھ کر سکتے ہیں تو سنکیتن یا میں ایک 2 برابر کہتے ہیں. یہ ایک زیادہ پڑھنے کے قابل ہے کہ میں تم ہو جب یہ واقعی میں تلاش کر پیچیدہ افعال ہے کہ ایک سے زیادہ arguments-- اور یہ لے لو درجنوں صرف کہہ oftentimes-- ہو سکتا ہے ایک 2 کے لئے زیادہ قابل مطالعہ ہے برابر مستقبل میں اس طرح ہے کہ بعد میں آپ اگر آپ کر رہے ہیں کیا پتہ چل جائے گا. 

تو اس معاملے میں، میں ہوں کہاوت 2 کے مقابلے میں 3 بڑھ کر ہے. جی ہاں یہ ہے. اور اسی طرح، میں نے ابھی ابھی ختم کر سکتے ہیں یہ اور کہتے ہیں، 2 کے مقابلے میں 3 بڑھ کر ہے جہاں ایک 2 برابر. اور بھی سچ ہے کہ. جی ہاں؟ 

سامعین: آپ ہیں لائن کی طرف سے لائن پر عملدرآمد؟ 

ڈسٹن TRAN: ہاں میں ہی ہوں. تو کیا میں یہاں کیا کر رہا ہوں اس متن کو لے جا دستاویز اور rstudio یہ ہے کے بارے میں عظیم کیا ہے میں نے صرف ایک short-- ایک اہم شارٹ کٹ کو چلا سکتے ہیں. تو میں نے کنٹرول درج کر رہا ہوں. 

اور پھر، میں لے جا رہا ہوں متن دستاویز میں لائن اور پھر کنسول میں ڈال. تو یہاں میں یہ کہہ رہا ہوں، bounded.compare اور میں کنٹرول-X کر رہا ہوں. تو میں صرف کے ساتھ ساتھ یہاں چلائی جاتی ہیں کر سکتے ہیں. اور پھر اس کے لے جائیں گے پھر لائن اور یہاں ڈال دیا. اور پھر اسی طرح، میں یہاں چلائی جاتی ہیں کر سکتے ہیں. اور پھر یہ صرف وضاحت کر رکھیں گے ایسے ہی کنسول میں لائنوں. 

اور آپ کو بھی گھوبگھرالی محسوس تو منحنی خطوط وحدانی میں صرف C نحو میں اس طرح ہیں. x-- اگر شرط بھی ہے تو قوسین کا استعمال کرنے جا اور اس کے بعد آپ کو کسی اور استعمال کر سکتے ہیں. ایک اور ایک ہے تو اور ہے. تو کیا یہ ایکس بننے جا رہی ہے مثال کے طور پر، ایک برابر برابر. اور پھر میں جا رہا ہوں یہاں کچھ واپس. 

دو مختلف ہوتے ہیں کہ محسوس کیا چل رہا ہے کہ یہاں چیزیں. ایک میں نے وضاحت کر رہا ہوں کہ یہاں ہے قدر سچ واپس. یہاں میں نے صرف ایکس کہہ رہا ہوں. ر تو ڈیفالٹ کی طرف سے عام طور پر کرے گا گزشتہ arguments-- لے یا، کوڈ کی آخری لائن لیں اور یہ کہ یہ واپس آ رہا ہے ہو جائے گا. تو یہاں اس پر ایک ہی ہے X واپس کر کے طور پر ایک ہی چیز. 

اور صرف آپ کو دکھانے کے لئے. اور پھر، یہ صرف اس طرح کام کریں گے. تو مجھے اس کے ساتھ جاری رکھنے کی اجازت. 

چنانچہ اس کے علاوہ اگر. اور واقعی، میں نے واپس آ سکتے ہیں میں چاہوں گا کچھ بھی. اس لیے میں بھی کرنے کی ضرورت نہیں واپسی Booleans کے تمام وقت، میں نے ابھی کچھ اور واپس آ سکتے ہیں. لہذا میں نے واپسی ریچھ بھی کر سکتے ہیں. 

X برابر ہے اگر ایسا ہے تو، ایک برابر ہے یہ ریچھ واپس جا رہا ہے. دوسری صورت میں، یہ سچ واپس جا رہا ہے. میں نے بھی ایک ویکٹر کیا کر سکتے ہیں یا واقعی کسی بھی چیز. 

اور عام طور سے Statically میں ٹائپ زبانوں، آپ یہاں ایک قسم کی وضاحت کرنا پڑے گا. اور یہ صرف کچھ بھی ہو سکتا ہے کہ محسوس کریں. اور R یہ کہ یہ کافی ذہین ہے صرف ایسا کریں گے اور یہ ٹھیک کام کرے گا. 

تو مجھے اس کی وضاحت کرتے ہیں. اوہ معاف Unexpected--. یہ یہاں ایک گھوبگھرالی تسمہ ہونا چاہئے. اوکے. ٹھنڈا. ٹھیک ہے. تو اب ہم 3 موازنہ کرتے ہیں اور ایک 3 کے برابر ہے. لہذا یہ کو واپس کرنا چاہئے قدر ریچھ yeah--. 

تو اب ایک عام چیز کی طرح ہے کیا دیگر ڈیٹا کے ڈھانچے کے بارے میں. لہذا آپ کو اس تقریب ہے. یہ کسی بھی قسم پر کام کرنے کے لئے جا رہی ہے 3 یا کسی بھی عددی طرح قدر کی، دوسرے الفاظ میں، ڈبل. 

ایک ویکٹر کی طرح کچھ کے بارے میں لیکن کیا. تو کیا ہوا اگر آپ ایسا do-- ہے تو میں ہوں کیا ہوتا 6 کہنا ہے کہ، ویل، 4 تفویض کرنے والا. تو میں نے اس سے، اس کو واپس تو 4، 5، 6 سے ایک ویکٹر ہے. 

اب ہم دیکھتے ہیں کیا ہوتا میں نے تو ویل bounded.compare. تو یہ آپ 1251 15 دینے جا رہا ہے. تو دوسرے الفاظ میں، یہ کہہ رہا ہے تم اس حالت میں نظر آتے ہیں تو یہ ایکس کم ہے کا کہنا ہے کہ ایک یا کچھ کے مقابلے میں. اس طرح یہ تھوڑا سا ہے مبہم اب کیونکہ آپ صرف کیا ہو رہا ہے پتہ نہیں ہے. تو مجھے سچ ہے کہ ایک بات کا اندازہ لگانا بالکل اسی ڈیبگ کرنے کی کوشش کر کے بارے میں اچھا آپ صرف ویل بڑا ہے کیا کر سکتے ہیں ہے ایک اور مقابلے میں وہاں کیا ہوتا ہے دیکھتے. 

تاکہ val-- ایک ڈیفالٹ 5 تا کی طرف سے ہے چلو صرف 5 سے بڑا ویل کرتے ہیں. تو یہ ایک ویکٹر جھوٹے جھوٹے سچ ہے. تو اب آپ دیکھ رہے ہیں جب یہ، یہ تو کہا جا رہا ہے، اور پھر یہ آپ کو اس دینے جا رہا ہے جھوٹے جھوٹے کی سمتیہ سچ ہے. 

آپ ر، ر میں اس کے پاس تو جب آپ کیا کر رہے ہیں کوئی اندازہ نہیں ہے. یہ ایک واحد کی توقع رکھتا ہے کیونکہ ایک بولین ہے، جس کی قیمت،، اور اب آپ اسے Booleans کی ایک ویکٹر دے رہے ہیں. تو ڈیفالٹ کی طرف، R صرف ہے کیا heck کہنے جا رہا، میں تم سے ہو کہ فرض کرنے جا رہا ہوں یہاں سب سے پہلے عنصر کو لے جا. تو میں میں جا رہا ہوں کہیں جا رہا ہوں اس کے باطل ہونے پر قیاس کرنے کے لیے. تو یہ کہا جا رہا ہے نہیں، یہ ٹھیک نہیں ہے. 

اسی طرح، یہ جا رہا ہے ویل ایک برابر برابر ہو. کوئی، 5 افسوس. اور یہ بھی کے طور پر بھی جھوٹے ہو رہا ہے. تو یہ، نہ کہنے جا رہا ہے اس کے ساتھ ساتھ یہ بات ہے تو سچ نہیں ہے یہ گزشتہ ایک واپس جا رہا. 

تو یہ ایک اچھی بات یا ایک برا تو ہے بات یہ ہے، آپ اسے دیکھنے کے لئے کس طرح پر منحصر ہے. تم ہو کیونکہ جب ان افعال کو پیدا کرنے، آپ اصل میں کیا ہو رہا ہے پتہ نہیں ہے. تو کبھی کبھی آپ کو کوئی غلطی چاہتے ہیں، یا شاید آپ کو صرف ایک انتباہ چاہتے ہیں. اس صورت میں، R ایسا نہیں کرتا. تو یہ واقعی پر منحصر ہے آپ سے دور کی بنیاد کیا آپ کی زبان میں سوچنا اس صورت میں کیا کرنا چاہئے اگر آپ Booleans کی ایک ویکٹر میں گزرتا ہے اگر آپ کو ایک شرط ہے تو کیا کر رہے ہیں جب. 

تو چلو آپ کو اصل تھا کہ کہتے ہیں کسی اور اگر ساتھ درست واپس اور تم ہو جھوٹے واپس جا. abstracting کی تو ایک طریقہ اس میں کہنا ہے یہاں تک کہ اس مشروط چیز کی ضرورت نہیں ہے. میں کیا کر سکتا ایک اور بات صرف یہ ہے اقدار خود واپس لوٹنے. لہذا اگر آپ کو محسوس تو، اگر آپ کو ویل 5 سے بڑا ہے کیا کریں، یہ ایک واپس جا رہا ہے ویکٹر جھوٹے جھوٹے سچ. 

شاید یہ آپ کو کیا ہے bounded.compare کے لئے چاہتے ہیں. اگر آپ Booleans کی ایک ویکٹر واپس کرنا چاہتے ہیں جہاں یہ اقدار میں سے ہر ایک کا موازنہ اپنے آپ پر. لہذا آپ کو صرف bounded.compare ہے کر سکتے ہیں تقریب ایکس، ایک 5 برابر ہے. اور پھر اس کی بجائے کیا کر اگر یہ کسی اور کی حالت، میں نے ابھی ابھی واپس جا رہا ہوں ایکس 5 سے بڑا ہے. تو یہ تو، سچ ہے تو یہ سچ واپس جا رہا ہے. اگر یہ نہیں ہے اور اس کے بعد، یہ ہے جھوٹے واپس جا. 

اور اس کے لئے کام کریں گے ان ڈھانچے کے کسی بھی. لہذا میں 1 6 یا 9 ج bounded.compare سکتے ہیں اور پھر میں، ایک 6 کے برابر کہنے جا رہا ہوں مثال کے طور پر. اور پھر اس کے لئے جا رہا ہے آپ صحیح بولین دے آپ کو ڈیزائن کر رہے ہیں کہ سمتیہ. 

تو ان لوگوں کو صرف افعال ہیں اور اب مجھے صرف دو آپ کو کچھ انٹرایکٹو انداز دکھانے کے. میں اصل میں نہیں لگتا Wi فینیش یہاں تو مجھے صرف آگے جانے دو اور مجھے لگتا ہے اس میں سے ایک کو چھوڑ دیں. 

اچھا ہے کہ لیکن ایک بات اگرچہ یہ ہے کہ آپ تو صرف کا ایک گروپ کی جانچ کرنا چاہتے ہیں مختلف اعداد و شمار کا حکم دیتا ہے، مختلف اعداد و شمار کا ایک گروپ نہیں ہے کہ پہلے سے ہی آر میں preloaded کر رہے ہیں تو ان میں سے ایک ہے iris کی dataset کے بلایا. یہ سب سے زیادہ معروف میں سے ایک ہے مشین لرننگ میں اپنے پیاروں. آپ کو عام طور پر صرف کسی قسم کا کیا کریں گے آپ کے کوڈ چلتا ہے تو ٹیسٹ کے مقدمات کو دیکھنے کے لئے. تو صرف آنکھ کی پتلی ہے کیا چیک کرتے ہیں. 

تو یہ بات کی جا رہی ہے ایک ڈیٹا فریم بننا. اور اس کی لمبی، کیونکہ طرح ہے میں نے ابھی ابھی آنکھ کی پتلی باہر طباعت. یہ پوری بات پر چھپائی ہے. تو یہ ان تمام مختلف نام ہیں. تاکہ iris کی ایک مجموعہ ہے کے مختلف پھول. اس صورت میں، یہ کہہ رہا ہے آپ کو اس سے پرجاتیوں، ان تمام مختلف widths اور sepal اور پنکھڑی کی حد تک. 

اور اس طرح عام طور پر، اگر آپ، iris کی پرنٹ کرنا چاہتے ہیں مثال کے طور پر، آپ یہ کر نہیں کرنا چاہتا کہ زیادہ لے سکتا ہے کیونکہ یہ سب کرنا آپ کی ساری کے کنسول. واقعی ہے تا کہ ایک بات اچھا سر تقریب ہے. لہذا آپ کو صرف سر کرنا ہے تو آنکھ کی پتلی، یہ آپ کو دے گا پہلی پانچ قطاروں، یا چھ مجھے لگتا ہے. اور پھر ٹھیک ہے، آپ یہاں صرف وضاحت کر سکتے ہیں. تاکہ 20-- اس کو دے گا آپ سب سے پہلے 20 قطار. اور میں واقعی میں طرح تھا یہ اس بات کا تعجب مجھے چھ تو مجھے آگے جانے دے دی اور افسوس ہے، iris-- یا سر کی جانچ پڑتال. اور یہاں یہ دے گا آپ دستاویزات قدر سر کرتا کس. تو یہ پہلے کی واپسی یا کسی چیز کے آخری. اور پھر میں جا رہا ہوں ڈیفالٹس میں نظر آتے ہیں. اور پھر اس کے ڈیفالٹ کا کہنا ہے کہ طریقہ کار کا سر X اور ن 6L برابر ہے. تو کیا یہ پہلے چھ عناصر کی واپسی. اور آپ کو یہاں محسوس اسی طرح، اگر میں نے (ن) کی وضاحت کرنے کی ضرورت نہیں تھی 6 کے برابر ہے. طے شدہ طور پر یہ چھ استعمال کرتا ہے، مجھے لگتا ہے. اگر میں چاہتا ہوں اور اس کے بعد، ایک مخصوص وضاحت کرنے کی قدر، تو میں اس کے ساتھ ساتھ ملاحظہ کر سکتے ہیں. 

کہ کچھ آسان حکم دیتا ہے تاکہ یہاں اچھی طرح just-- ہے کہ ایک اور ایک ہے، میں نے یہ اصل میں ہے can-- تھوڑا سا زیادہ پیچیدہ، لیکن یہ صرف کلاس لے جائے گا آنکھ کی پتلی کوائف سیٹ کے ہر کالم کے. تو یہ ہے ان میں سے ہر ایک آپ کو دکھائے گا کالم ان کی اقسام کے لحاظ سے ہیں. تاکہ sepal لمبائی، عددی ہے sepal چوڑائی عددی ہے. ان تمام اقدار کو صرف عددی ہیں آپ اس ڈیٹا سے بتا سکتے ہیں کیونکہ یہ ہیں تشکیل تمام عددی کے لئے جا. 

اور ذات کے کالم ایک عنصر بننے جا رہی ہے. تو عام طور پر، آپ کو لگتا ہے کہ یہ ایک کردار سٹرنگ کی طرح ہے. لیکن آپ نے ابھی irisSpecies کرتے ہیں تو، اور پھر میں نے، سر 5 میں کیا کرنے جا رہا ہوں اور یہ پرنٹ کرنے کے لئے کی جا رہی ہے پہلے پانچ اقدار باہر. 

اور پھر اس کی سطح کو نوٹس. تو یہ اس saying-- جاتا ہے R کی راہ ہے کی واضح متغیر ہونے. تاکہ بجائے صرف کردار کی ڈور ہونے، اس کی سطح وضاحت ہے ان چیزوں میں سے جو ہیں. 

تو چلو irisSpecies 1 کہنے دو. تو تم یہاں کیا کرنا چاہتے ہوں ہے یہ پرجاتیوں کالم subsetting کی. تو کیا یہ لیتا ہے پرجاتیوں کے کالم اور پھر یہ اشاریہ جات پہلا عنصر حاصل کرنے کے لئے. تو یہ آپ setosa دینا چاہئے. اور یہ بھی یہاں آپ کی سطح فراہم کرتا ہے. 

تو تم بھی موازنہ کر سکتے ہیں کردار setosa کرنے کے لئے اس اور یہ نہیں جا رہا ہے سچ ہو کیونکہ ایک دوسرے کے مقابلے میں ایک مختلف قسم کی ہے. یا میں نے اس ر سچ ہے کیونکہ لگتا ہے اس سے بھی زیادہ ذہین ہے. اور یہ تو اس پر اور کو دیکھتا ہے شاید یہ جو آپ چاہتے ہیں، کا کہنا ہے کہ. تو یہ کردار کہا جا رہا ہے سٹرنگ setosa اس ایک کے طور پر ایک ہی ہے. اور پھر اسی طرح، آپ کر سکتے ہیں یہ بھی صرف اسی کی طرح ان پر قبضہ. 

پس اس کی کچھ طرح کی ہے کوائف سیٹ کے فوری حکم دیتا ہے. تو یہاں کچھ ڈیٹا ایکسپلوریشن ہے. تو یہ ایک چھوٹا سا زیادہ ہے ڈیٹا انیلیسیز ساتھ ملوث. اور یہ کچھ سے لیا جاتا ہے برکلے میں کے لئے R میں bootcamp پیٹھ. 

غیر ملکی تاکہ لائبریری. تو میں نے ایک میں لوڈ کرنے کے لئے جا رہا ہوں غیر ملکی کہا جاتا ہے کہ لائبریری. تو یہ میرے دینے جا رہا ہے read.dta تو میں نے اس dataset ہے کہ فرض. یہ موجودہ میں محفوظ ہے میرے کنسول کی ڈائریکٹری کام کر رہے. تاکہ صرف یہ دیکھنا ہے کیا کام کر ڈائریکٹری ہے. 

تو یہاں اپنی کام کر ڈائرکٹری ہے. اور ڈاٹ کے اعداد و شمار، اس کو پڑھنے بات یہ ہے کہ، اس فائل کو کہہ رہا ہے کے اعداد و شمار کے فولڈر میں واقع ہے یہ موجودہ کام کر ڈائرکٹری. اور یہ نہیں ہے read.dta ایک طے شدہ کمانڈ. میں نے پہلے ہی اس میں بھری ہوئی لگتا ہے. IEI نے پہلے ہی اس میں بھری ہوئی فرض کیا گیا. 

لیکن اتنا read.dta نہیں جا رہا ہے ایک طے شدہ کمانڈ بننا. اور یہ کہ آپ کی ضرورت کے لئے جا رہے ہیں یہی وجہ ہے اس لائبریری میں لوڈ کرنے کے package-- اس پیکیج غیر ملکی بلایا. اور آپ کو نہیں ہے تو پیکج، مجھے لگتا ہے کہ غیر ملکی تعمیر میں ہیں میں سے ایک ہے. ورنہ، آپ بھی کر سکتے ہیں install.packages کرتے اور اس پیکج نصب کرے گا. اور یہ کوئی، آپ آر اہ دے گا. اور پھر میں روکنے کے لئے جا رہا ہوں یہ میں نے پہلے ہی ہے کیونکہ. 

لیکن R کے بارے میں بہت اچھا کیا ہے پیکج کے انتظام ہے کہ نظام بہت خوبصورت ہے. یہ سب کچھ جمع کریں گے کیونکہ واقعی اچھی طرح سے آپ کے لئے. تو اس معاملے میں، اسے ذخیرہ کرنے جا رہا ہے اس میں، مجھے یقین ہے، یہاں اس لائبریری. 

تاکہ کسی بھی وقت آپ کرنا چاہتے ہیں نئے پیکجوں کے انسٹال، اس کے طور پر صرف کے طور پر آسان ہے install.packages کر رہا اور R تمام کا انتظام کریں گے آپ کے لئے پیکجوں کے. تو اگر آپ میں کچھ کرنے کی ضرورت نہیں ہے آپ بیرونی پیکج ہے جہاں ازگر، کاغذ کی طرح مینیجرز یناکونڈا تم کہاں ہو آپ کو انسٹال doing-- ازگر کے باہر پیکیجوں اور پھر آپ انہیں خود چلانے کی کوشش. تو یہ واقعی اچھا طریقہ ہے. 

اور install.packages انٹرنیٹ کی ضرورت ہوتی ہے. یہ ایک سرور سے یہ لیتا ہے اور مخزن ہے کہ جمع کرتا ہے تمام پیکجوں CRAN کہا جاتا ہے. اور آپ کو آئینے میں سے جس طرح کی وضاحت کر سکتے ہیں آپ کی طرف سے پیکجوں ڈاؤن لوڈ کرنا چاہتے. 

تو یہاں میں اس dataset لے جا رہی ہوں. میں نے اس تقریب کا استعمال کرتے ہوئے میں یہ پڑھ رہا ہوں. تو مجھے آگے بڑھو اور اس کے کیا. 

تو کی ہے کہ فرض کرتے ہیں آپ اس dataset ہے اور آپ کو بالکل ہے یہ کیا کوئی اندازہ نہیں. اور یہ اصل میں آتا ہے کافی اکثر صنعت میں آپ کو صرف ان کی ہے جہاں ٹن اور گندا چیزوں کے ٹن اور وہ ناقابل یقین حد تک unlabeled ہیں. تو یہاں میں یہ ہے کوائف سیٹ اور میں نہیں جانتا کیا یہ تو ہے میں نے صرف ہوں یہ چیک کرنے کے دکھا. 

لہذا میں نے سب سے پہلے سر کرنے جا رہا ہوں. تو میں نے پہلے چھ چیک کریں اس dataset کیا ہے کے کالم. تو یہ تو ریاست، pres04، اور ہے کالم کی ان تمام مختلف قسم کے. اور کیا دلچسپ ہے یہاں، مجھے لگتا ہے، آپ کو یہ ہے کہ یہ لگ رہا ہے کہ فرض کریں گے انتخابات کی طرح ہو. اور میں تو صرف سے اندازہ لگا فائل کی طرف دیکھ نام اس مجموعہ کے کچھ قسم ہے امیدواروں یا ووٹروں کے بارے میں اعداد و شمار کی جو مخصوص صدور کے لئے ووٹ دیا یا امیدوار 2004 کے انتخابات کے لئے. 

تو یہاں اقدار 1، 2 ہے تاکہ ذخیرہ کرنے کا ایک طریقہ امیدوار ان کے نام یہ ہیں. اس صورت میں، اس طرح لگ رہا ہے وہ صرف عددی اقدار ہیں. 2004 تو، یہ بش کا تھا کیری بمقابلہ مجھے یقین ہے. اور اب، آپ کو صرف نہیں جانتے کہنے دو بش یا 2 میں 1 مساوی چاہے کیری یا اور کے مساوی ہے تو اور تو آگے، ٹھیک ہے؟ 

اور یہ، صرف مجھ سے، ہے ایک منصفانہ عام مسئلہ. لہذا آپ کو اس معاملے میں کیا کر سکتا ہوں؟ تو چلو ان تمام دوسری چیزوں کے چیک کرتے ہیں. 

ریاست، میں نے یہ سنبھالنے رہا ہوں مختلف ریاستوں سے آتا ہے. partyid، آمدنی. کی partyid بھی جائزہ لیں. تو شاید آپ کر سکتے ہیں ایک بات ہے مشاہدے میں سے ہر ایک کی طرف دیکھو کہ ریپبلکن کی ایک partyid ہے ڈیموکریٹ یا کچھ یا. تو صرف یہ ہے کہ کیا partyid کو دیکھو. 

لہذا میں لے جا رہا ہوں خزانہ اور پھر میں جا رہا ہوں یہ ڈالر کا نشان ایسا کرنے کے لئے میں نے پہلے کیا تھا کہ آپریٹر اور اس لئے جا رہی ہے اس کالم کو فرقہ ہے. اور پھر میں میں اس کی سربراہی کرنے جا رہا ہوں 20، صرف اس طرح لگ رہا ہے دیکھنے کے لئے. 

تو کیا یہ شمالی علاقہ جات کا ایک گروپ ہے. تو دوسرے الفاظ میں، آپ کو کرنا پڑے ان لوگوں کے بارے میں اعداد و شمار کے لاپتہ. لیکن آپ بھی اس نوٹس خزانہ partyid ایک عنصر ہے تو یہ آپ کو مختلف اقسام فراہم کرتا ہے. تو دوسرے الفاظ میں، partyid لے جا سکتے ہیں آزاد ڈیموکریٹ، ریپبلکن،، کسی اور یا کچھ اور. 

تو آگے بڑھو اور چلو جانے دو دیکھیں ان is-- اوہ، ٹھیک ہے میں سے جو. تو میں نے ذیلی سیٹ کے لئے جا رہا ہوں پھر partyid اور پر لوگ ہیں، جس کی طرف دیکھو ڈیموکریٹ، مثال کے طور پر. اس، آپ کو ایک بولین دینے جا رہا ہے TRUEs اور FALSEs کا ایک بہت بڑا بولین. 

اور اب، میں چاہتا کہنے دو ان لوگوں کے لئے ذیلی سیٹ کے لئے. تو یہ میری خزانہ لے جا رہا ہے اور اپسمچی جو بھی مشاہدے کے partyid برابر ہے ڈیموکریٹ کے برابر ہے. اور اس وجہ سے کافی طویل ہے ان میں سے بہت کچھ ہے. تو اب، میں نے 20 میں اس کی سربراہی کرنے جا رہا ہوں. 

آپ کو نوٹس کے طور پر اور، برابر برابر تم ہو کہ میں دلچسپ ہے نے پہلے ہی آپ کو بھی شمالی علاقہ جات بھی شامل رہے ہیں. تو اس صورت میں، آپ کو اب بھی حاصل نہیں کر سکتے کوئی بھی معلومات اب آپ کو شمالی علاقہ جات سے ہے کیونکہ اور آپ کو صرف دیکھنا چاہتے ہیں میں سے جو مشاہدے ڈیموکریٹ کے مطابق اور ان لاپتہ نہیں خود کو اہمیت. تو کس طرح آپ ان شمالی علاقہ جات میں سے چھٹکارا حاصل کریں گے؟ 

تو یہاں میں نے صرف اپ کی چابی استعمال کر رہا ہوں میرے کرسر اور پھر ارد گرد منتقل کہہ رہا. اور پھر یہاں میں نے صرف جا رہا ہوں is.na datpartyid کہنے کا. تاکہ یہ اور اور لے جائے گا دو مختلف بولین ویکٹر اور یہ ہونے جا رہا ہے کا کہنا ہے کہ سچے اور مثال کے طور پر جھوٹے. تو یہ اس کے اتحادیوں کے اعتبار کیا جا رہا ہے. تو میں یہاں لے کہہ رہا ہوں اعداد و شمار کے فریم، اپسمچی ڈیموکریٹ کے مطابق ہے کہ اپنے پیاروں کو، اور این نہیں ہیں کہ ان میں سے کسی کو ہٹانے. 

لہذا اس will-- کرنا چاہئے تمہیں کچھ دینا. کی is.na. دیکھنے دو کی is.na datpartyid کوشش کرتے ہیں. اور یہ. تم کو دینا چاہئے صرف ایک بولین ویکٹر sorry--. اور پھر، یہ اس وقت ہے ہے کیونکہ، میں سے 20 ذیلی سیٹ کے لئے جا رہا ہوں. اوکے. تو کیا یہ کام کرنا چاہئے. 

اور یہ ایک بھی TRUEs ہو جائے گا. آہ، تو یہاں اپنی غلطی ہے کہ I'm-- میں C + + اور R دوسرے تو میں بنانے کا استعمال اس غلطی ہر وقت. اور آپریٹر ہے دراصل آپ چاہتے ہیں ایک. آپ کے پاس دو کو استعمال کرنے کے لئے نہیں کرنا چاہتے ampersands کے، صرف ایک بھی. اوکے. 

تو دیکھتے ہیں. تو اگر ہم کو subsetted partyid وہ ڈیموکریٹ ہیں جہاں اور وہ اقدار لاپتہ نہیں رہے. اور اب بھی جائزہ لیں جس میں انہوں نے کے لئے ووٹ دیا والوں. تو یہ سب سے زیادہ کی طرح لگتا ہے ان میں سے 1 کو ووٹ دیا. تو میں نے آگے جانے کے لئے جا رہا ہوں اور یہ کہ کیری ہے کہیں. 

اور اسی طرح، آپ کر سکتے ہیں بھی ریپبلکن کے پاس جاؤ اور امید ہے کہ، یہ آپ کو 2 دینا چاہئے. یہ مختلف کالموں کی ایک گروپ ہے. اور یقینا، یہ 2 ہے. تو، سب ریپبلکن partyid ان میں سے اکثر کی 2 کے لئے ووٹ دے رہے ہیں. 

تو یہ صرف، کی طرح لگتا ہے اس کو دیکھ کر، ریپبلکن ہونے جا رہا ہے ایک very-- یا partyid ایک بہت ہی ہونے جا رہا ہے کا تعین کرنے میں بڑا عنصر جس امیدوار کے وہ کر رہے ہیں کے لئے ووٹ ڈالنے کے لئے جا. اور یہ عام طور پر واضح طور پر سچ ہے. اور یہ آپ سے میل کھاتا ہے انترجشتھان، کورس کے. تو اس میں ہوں جیسا لگتا ہے تاکہ وقت سے باہر چلا مجھے صرف آگے جانا چاہئے دیں اور کچھ فوری تصاویر کو دکھانے کے. تو یہاں تھوڑا سا ہے کہ کچھ ہے مزید تصور کے ساتھ پیچیدہ. تو اس معاملے میں، یہ ایک بہت ہے صرف یہ پرکھنے کے سادہ تجزیہ کیا '04 کے صدر ہیں. 

تو اس صورت میں، چلو تم کہنے دو اس سوال کے جواب کے لئے چاہتا تھا. تو ہم نے ووٹنگ میں جاننا چاہتا تھا لگتا ہے 2004 صدر انتخابات میں رویے اور یہ کہ دوڑ کی طرف سے مختلف ہوتی ہے کہ کس طرح. تو نہ صرف آپ کے لئے چاہتے ہیں ، ووٹنگ کے رویے کو دیکھیں لیکن آپ ہر ایک کی ذیلی سیٹ کے لئے چاہتے ہیں نسل اور طرح کی ہے کہ مختصر. اور آپ کو صرف بتا سکتے ہیں اس پیچیدہ سنکیتن کی طرف سے اس طرح اس طرح پیار ہو رہا ہے. 

اتنی زیادہ اعلی درجے ر میں سے ایک حالیہ کی قسم بھی ہے کہ پیکجوں کے dplyr کہا جاتا ہے. تو یہ یہیں اس میں سے ایک ہے. اور ggg-- ggplot2 صرف ایک اچھا ہے بہتر تصورات کو کرنے کے طریقہ بلٹ میں ایک کے مقابلے میں. 

لہذا میں لوڈ کرنے کے لئے جا رہا ہوں ان دو لائبریریوں. اور پھر، میں جا رہا ہوں آگے اور یہ کمانڈ چلائیں. آپ کو صرف ایک بلیک باکس کے طور پر اس کا علاج کر سکتے. 

کیا ہو رہا ہے اس پائپ ہوتا ہے آپریٹر اس دلیل میں گزر رہا ہے یہاں میں. تو میں نے خزانہ کی طرف سے گروپ کہہ رہا ہوں نسل اور اس وقت کے صدر 04. اور پھر، ان تمام دوسرے حکم فلٹرنگ اور پھر خلاصہ بیان کر رہے ہیں جہاں میں شمار کی کر رہا ہوں اور اس کے بعد میں نے اسے یہاں کی سازش کر رہا ہوں. ٹھنڈی OK. تو آگے بڑھو اور اس طرح لگ رہا ہے کو دیکھنے کے. 

تو کیا یہاں کیا ہو رہا ہے کہ میں ہے صرف اس وقت نسلوں اور میں سے ہر ایک منصوبہ بنایا جس میں انہوں نے کے لئے ووٹ دیا والوں. اور ان دو مختلف اقدار 2 اور 1 کے مطابق. آپ کو زیادہ ہونا چاہتے ہیں تو خوبصورت، آپ بھی کر سکتے ہیں صرف 2 Kerry-- یا ہے کہ وضاحت 2 بش ہے، اور پھر 1 کیری ہے. اور تم بھی ہو سکتا ہے آپ کے لیجنڈ میں ہے کہ. 

اور تم بھی ان کے بار گراف تقسیم کر سکتے ہیں. ایک بات ہے کیونکہ کہ، اگر آپ کو نوٹس، اس کی شناخت کے لئے بہت آسان نہیں ہے ان دونوں اقدار میں سے جو بڑے ہیں. تو ایک چیز آپ چاہتے ہیں کیا کریں اس بلیو ایریا لے اور صرف آپ کو تو یہاں اس پر منتقل پارٹی کی طرف سے ان دونوں جانب موازنہ کر سکتے ہیں. اور میں کچھ ہے کہ مجھے لگتا ہے اب ٹھیک کرنے کا وقت نہیں ہے، لیکن اس سے بھی بہت آسان ہے. آپ کو صرف میں دیکھ سکتے ہیں ggplot کے آدمی کے صفحات. لہذا آپ کو صرف کی طرح ggplot ہے کر سکتے ہیں اور یہ کہ اس آدمی کے صفحے میں پڑھا. 

تو صرف مجھے جلدی بتائیں آپ کو کچھ ٹھنڈی چیزیں دکھاتے ہیں. چلو آگے بڑھو اور صرف ایک to-- جانے دو مشین لرننگ کے اطلاق. تو چلو کہ ہم ان تینوں کے پاس کہنے دو پیکجوں تو میں میں ان لوڈ کرنے کے لئے جا رہا ہوں. تو کیا یہ صرف کچھ باہر پرنٹ معلومات کو میں نے بات میں لوڈ کرنے کے بعد. تو میں نے اس read.csv کہہ رہا ہوں، اس dataset، اور اب میں آگے بڑھیں اور نظر آتے ہیں اور میں جا رہا ہوں اس dataset اندر کیا دیکھ. 

پہلے 20 مشاہدات تاکہ. تو میں صرف یہ تو X1، X2، اور وائی ہے ان اقدار میں سے ایک گروپ کی طرح لگتا ہے شاید 20 سے 80 یا اس سے لے رہے ہیں. اور پھر اسی طرح X2 کے لئے اور اس کے بعد یہ Y لیبلز 0 اور 1 کے ہونے لگتا ہے. 

اس بات کی توثیق کرنے کے لئے، میں کر سکتا ہوں صرف کے خلاصے کے اعداد و شمار X1 کرتے. اور پھر اسی طرح کی ان تمام دیگر کالم. تو سمری ایک فوری طریقہ کا حامل ہے صرف آپ کو فوری اقدار دکھا. اوہ، معاف کرنا. اس میں سے ایک وائی ہونا چاہئے 

تو اس صورت میں، فراہم کرتا ہے quantiles، درمیانی پٹی نصب، کے طور پر بھی maxes. اس صورت میں، dataY، آپ دیکھ سکتے ہیں یہ صرف 0 اور 1 کے ہونے جا رہا ہے کہ. بھی مطلب کہہ رہا ہے 0.6، صرف یہ مطلب ہے کہ میں 0s کے مقابلے میں زیادہ 1S ہے کی طرح لگتا ہے. 

تو مجھے آگے اور شو جانے دو آپ کو اس طرح نظر آئے. تو میں صرف اس سازش کی جا رہی ہوں. چلو اس کو صاف کرنے میں کس طرح دیکھتے ہیں. اوکے اوہ. اوکے. 

تو کیا یہ اس کی طرح لگتا ہے. تو اس میں بیان کردہ yellows کے کی طرح لگتا ہے 0، اور پھر سرخ رنگ کے طور پر میں 1S طور پر وضاحت کی. تو یہاں اس کی طرح لگتا لیبل پوائنٹس اور یہ آپ کو صرف کچھ چاہتا تھا کی طرح لگتا ہے اس پر clustering کے کی طرح ہے. 

اور مجھے صرف آگے اور شو جانے دو ان کی تعمیر میں کے افعال میں سے کچھ ہیں. تو یہاں LM کی ہے. تو یہ صرف کوشش کر رہی ہے اس میں ایک لائن فٹ ہونے کے لئے. تو کیا ہوا بہترین طریقہ ہے میں نے ایک سطر اس طرح فٹ کر سکتے ہیں یہ سب سے اچھا الگ کرے گا کہ clustering کے لیے اس طرح کی. اور مثالی طور پر، آپ کو صرف دیکھ سکتے ہیں میں نے صرف ان تمام کمانڈ چلائیں کہ اور پھر، میں جا رہا ہوں آگے اور لائن شامل کریں. 

تو کیا یہ بہترین اندازہ کی طرح لگتا ہے. یہ کم ہے کہ سب سے بہتر میں سے ایک لے جا رہا ہے اس لائن فٹ کرنے کی کوشش میں غلطی. ظاہر ہے، اس قسم کی لگتی ہے اچھا ہے، لیکن یہ سب سے بہتر نہیں ہے. اور لکیری ماڈل، میں جنرل، ہونے جا رہے ہیں اصول کے لئے اور صرف طرح واقعی عظیم مشین کی عمارت کے بنیادی اصولوں کے سیکھنے. لیکن عملی طور پر، آپ کے لئے جا رہے ہیں زیادہ عمومی کچھ کرنا چاہتا ہوں. 

لہذا آپ کو صرف چلانے کی کوشش کر سکتے ہیں کچھ ایک عصبی نیٹ ورک کو بلایا. یہ چیزیں ہیں تیزی سے زیادہ عام. اور وہ صرف شاندار کام بڑے اعداد و شمار کے لئے. تو اس معاملے میں، ہم صرف have-- چلو ہم nrow ہے see-- دیں. تاکہ nrow صرف قطاروں کی تعداد میں کہہ رہا ہے. میں، تو اس صورت میں 100 مشاہدے ہے. 

تو مجھے آگے بڑھیں اور ایک عصبی نیٹ ورک بنانے کے. تو کیا یہ واقعی اچھا ہے میں نے ابھی nnet کہہ سکتے کیونکہ اور پھر میں نے وائی regressing رہا ہوں تو Y کہ کالم ہے. اور پھر اس پر regressing باقی دو متغیر. تو کیا یہ کم ہے X1 اور X2 لئے سنکیتن. 

تو آگے بڑھو اور اس کے چلانے. اوہ، معاف کرنا. میں اس پوری بات کو چلانے کے لئے کی ضرورت ہے. اور یہ تو صرف سنکیتن پرنٹنگ ہے کتنی جلدی یا نہیں فوری طور پر کے لئے یہ اکٹھا ہوئے. تو یہ تقارب تھا کی طرح لگتا ہے. تو مجھے آگے اور پرنٹ جانے دو اس طرح لگتا ہے باہر. 

یہاں تصویر ہے اور یہاں ہے دیکھ یہ فٹ بیٹھا کتنی اچھی طرح دکھا ایک سموچ. اور یہ کہ آپ دیکھ سکتے just-- ہے یہ اس کے بہت، بہت اچھی ہے کہ. یہ بھی ہو سکتا ہے آپ بھی کر سکتے ہیں overfitting کے، لیکن دوسرے کے ساتھ اس کے لئے اکاؤنٹ کراس توثیق طرح کی تکنیک. اور یہ بھی آر میں تعمیر کر رہے 

اور صرف آپ کو دکھانے کے مجھے ویکٹر مشین کی حمایت کریں. یہ ایک اور واقعی عام ہے مشین سیکھنے میں تکنیک. یہ، لکیری ماڈل کی طرح ہے لیکن یہ ایک دانا طریقہ کہا جاتا ہے کے استعمال کرتا ہے. اور چلو کہ کرتا دیکھتے ہیں کس طرح. تو جو اس کو کس طرح کی طرح ہے اچھی طرح سے ایک عصبی نیٹ ورک، انجام دیتا ہے لیکن یہ بہت زیادہ ہموار ہے. اور اس دور کی بنیاد پر کیا جاتا ہے کا کتنا SVMs کا کام what--. 

تو یہ صرف ایک بہت کچھ کی فوری جائزہ بلٹ میں افعال میں سے آپ کر سکتے ہیں اور بھی ڈیٹا ایکسپلوریشن میں سے کچھ. مجھے تو صرف آگے بڑھو اور سلائڈ کے لئے واپس جانا. 

تو ظاہر ہے، یہ وہ جگہ ہے بہت جامع نہیں. اور یہ واقعی صرف ایک جھلکی ہے اگر تم واقعی آر میں کیا کر سکتے ہیں آپ کو دکھا لہذا آپ کو صرف چاہیں تو یہاں، مزید جاننے کے لئے مختلف وسائل کا ایک گروپ ہیں. 

آپ کی نصابی کتابوں کا شوق ہو یا تم ہو تو اگر صرف آن لائن چیزیں پڑھنے کا شوق، تو یہ ایک بہت اچھا ہے ہیڈلی Wickham ایک کرکے، بھی کس نے پیدا کیا ان تمام واقعی ڈاؤن لوڈ، پیکجوں. آپ کے ویڈیوز کا شوق ہو تو برکلے ایک خوفناک bootcamp کو ہے اس قسم کے طویل ہے several-- کہ ہے. اور یہ تقریبا آپ کو سکھاؤنگا سب کچھ آپ کو آر کے بارے میں جاننا چاہتے ہیں 

اور اسی طرح، Codeacademy وہاں ہے اور ان تمام دیگر طرح کے انٹرایکٹو ویب سائٹس. انہوں نے یہ بھی حاصل کر رہے ہیں زیادہ سے زیادہ عام common--. لہذا اس Codeacademy کی طرح ہے. اور آخر میں، آپ تو صرف کمیونٹی چاہتے ہیں اور میں مدد ملے، ان میں سے ایک گروپ ہیں آپ جا سکتے ہیں چیزیں. ظاہر ہے، ہم اب بھی صرف یہ، میلنگ لسٹس کا استعمال تقریبا ہر دوسرے کی طرح پروگرامنگ زبان کی برادری. اور #rstats، یہ وہ جگہ ہے ہماری کمیونٹی ٹوئٹر. کہ اصل میں بہت عام ہے. اور اس کے بعد صارف! صرف ہماری کانفرنس ہے. 

اور پھر، کورس کے، آپ کر سکتے ہیں ان تمام دیگر سوال و جواب چیزوں کا استعمال، اسٹیک اتپرواہ کی طرح، گوگل، اور پھر GitHub کے. یہ پیکیج کے سب سے زیادہ کی وجہ سے اور کمیونٹی کی ایک بہت کچھ ترقی پذیر ارد گرد مرکوز کی جائے گی کوڈ یہ اوپن سورس ہے کیونکہ. اور یہ GitHub کے پر صرف بہت اچھی بات ہے. اور آخر میں، آپ تو مجھ سے رابطہ کر سکتے ہیں آپ کو صرف کسی بھی فوری سوالات ہیں. تو آپ کو یہاں ٹویٹر پر مجھ پر تلاش کر سکتے ہیں، میری ویب سائٹ، اور صرف اپنے ای میل. تو امید ہے کہ، کہ تھا کچھ صرف ایک مختصر چھیڑ کیا کا ر کر کے واقعی قابل ہے. اور امید ہے، آپ کو صرف ان تینوں لنکس کو آزمائیں اور آپ کو زیادہ کیا کر سکتے ہیں. اور میں نے اس کو صرف اس کے بارے میں ہے لگتا ہے. شکریہ. 

[تالیاں]