1
00:00:00,000 --> 00:00:05,691

2
00:00:05,691 --> 00:00:07,690
Connor HARRIS: Vẫn còn tôi
nghĩ rằng một số video thú vị

3
00:00:07,690 --> 00:00:12,570
sản xuất bởi một tư vấn chuyên nghiệp
có sử dụng R rất nhiều trong công việc của mình.

4
00:00:12,570 --> 00:00:16,329
>> Người kể chuyện: Có gì đằng sau những số liệu thống kê,
các phân tích, và visualizations

5
00:00:16,329 --> 00:00:19,770
các nhà khoa học dữ liệu sáng nhất của ngày hôm nay
và các nhà lãnh đạo kinh doanh dựa trên

6
00:00:19,770 --> 00:00:22,012
để đưa ra quyết định mạnh mẽ?

7
00:00:22,012 --> 00:00:23,540
Bạn có thể không bao giờ nhìn thấy nó.

8
00:00:23,540 --> 00:00:24,790
Nhưng nó ở đó.

9
00:00:24,790 --> 00:00:29,460
Nó được gọi là R, mã nguồn mở R-- sự
ngôn ngữ lập trình thống kê

10
00:00:29,460 --> 00:00:32,630
mà các chuyên gia dữ liệu thế giới
qua sử dụng cho tất cả mọi thứ

11
00:00:32,630 --> 00:00:35,350
từ lập bản đồ rộng xã hội
và xu hướng tiếp thị trực tuyến

12
00:00:35,350 --> 00:00:39,210
để phát triển tài chính và khí hậu
mô hình giúp lái nền kinh tế của chúng tôi

13
00:00:39,210 --> 00:00:40,780
và cộng đồng.

14
00:00:40,780 --> 00:00:44,910
>> Nhưng chính xác là R
và ở đâu R bắt đầu?

15
00:00:44,910 --> 00:00:48,620
Vâng ban đầu, R bắt đầu
ở đây với hai giáo sư

16
00:00:48,620 --> 00:00:51,950
ai muốn có một thống kê tốt hơn
nền tảng cho học sinh của mình.

17
00:00:51,950 --> 00:00:56,030
Vì vậy, họ đã tạo ra một mô hình
sau khi các ngôn ngữ thống kê S.

18
00:00:56,030 --> 00:01:00,480
Họ, cùng với nhiều người khác,
giữ làm việc trên và sử dụng R,

19
00:01:00,480 --> 00:01:05,489
tạo ra công cụ cho R và tìm kiếm
ứng dụng mới cho R mỗi ngày.

20
00:01:05,489 --> 00:01:07,750
>> Nhờ vào điều này là
nỗ lực cộng đồng trên toàn thế giới,

21
00:01:07,750 --> 00:01:11,850
R giữ ngày càng tăng với hàng ngàn
của thư viện người dùng tạo xây dựng

22
00:01:11,850 --> 00:01:15,500
để tăng cường chức năng R và
xác nhận chất lượng khán giả có nguồn gốc

23
00:01:15,500 --> 00:01:19,740
và hỗ trợ từ các công nhận nhất
các nhà lãnh đạo ngành công nghiệp trong mọi lĩnh vực mà

24
00:01:19,740 --> 00:01:25,040
sử dụng R. Mà là tuyệt vời, vì
R là tốt nhất những gì nó làm.

25
00:01:25,040 --> 00:01:28,540
Vừa chớm nở nhanh chóng và chuyên gia
dễ dàng giải thích, tương tác với,

26
00:01:28,540 --> 00:01:33,790
và hiển thị dữ liệu cho thấy họ nhanh chóng
cộng đồng ngày càng tăng của người dùng trên toàn thế giới R

27
00:01:33,790 --> 00:01:36,380
và xem mã nguồn mở như thế nào
R tiếp tục định hình

28
00:01:36,380 --> 00:01:39,340
tương lai của thống kê
phân tích dữ liệu và khoa học.

29
00:01:39,340 --> 00:01:44,660

30
00:01:44,660 --> 00:01:47,710
>> Connor HARRIS: OK, tuyệt vời.

31
00:01:47,710 --> 00:01:50,360
Vì vậy, bài thuyết trình của riêng tôi
sẽ được một chút tỉnh táo hơn.

32
00:01:50,360 --> 00:01:54,380
Nó sẽ không liên quan đến nhiều
nền âm nhạc thú vị.

33
00:01:54,380 --> 00:01:59,160
Tuy nhiên, như bạn đã thấy trong đoạn video, R là loại
của một chương trình ngôn ngữ mục đích chung.

34
00:01:59,160 --> 00:02:03,720
Nhưng nó đã được tạo ra chủ yếu
cho công tác thống kê.

35
00:02:03,720 --> 00:02:07,980
>> Vì vậy, nó được thiết kế cho các thống kê,
để phân tích dữ liệu, khai thác dữ liệu.

36
00:02:07,980 --> 00:02:12,420
Và như vậy bạn có thể thấy điều này trong rất nhiều
sự lựa chọn thiết kế mà các nhà hoạch định của R

37
00:02:12,420 --> 00:02:13,320
làm.

38
00:02:13,320 --> 00:02:15,472
Nó được thiết kế cho phần lớn,
những người không

39
00:02:15,472 --> 00:02:17,930
các chuyên gia trong lập trình, người
chỉ chọn lên lập trình

40
00:02:17,930 --> 00:02:23,460
bên cạnh để họ có thể làm công việc của họ
trong khoa học xã hội hoặc trong thống kê

41
00:02:23,460 --> 00:02:25,440
hoặc bất cứ điều gì.

42
00:02:25,440 --> 00:02:27,850
>> Nó có rất nhiều rất
khác biệt quan trọng từ C.

43
00:02:27,850 --> 00:02:33,200
Nhưng cú pháp và mô hình
nó sử dụng một cách rộng rãi là giống nhau.

44
00:02:33,200 --> 00:02:36,830
Và bạn nên cảm thấy khá
nhiều ở nhà ngay lập tức.

45
00:02:36,830 --> 00:02:38,520
Đây là một ngôn ngữ mệnh lệnh.

46
00:02:38,520 --> 00:02:40,260
>> Đừng lo lắng quá nhiều về điều đó
nếu bạn không biết thuật ngữ này.

47
00:02:40,260 --> 00:02:42,676
Nhưng có một sự phân biệt
giữa bắt buộc, khai báo,

48
00:02:42,676 --> 00:02:43,810
và chức năng.

49
00:02:43,810 --> 00:02:47,600
Bắt buộc chỉ có nghĩa là bạn thực hiện
báo cáo rằng về cơ bản lệnh.

50
00:02:47,600 --> 00:02:52,340
Và sau đó, người phiên dịch hoặc các
máy tính sau từng cái một.

51
00:02:52,340 --> 00:02:56,630
Nó yếu đánh máy, có
không có tờ khai loại trong R.

52
00:02:56,630 --> 00:02:59,130
>> Và sau đó các dòng
giữa các loại khác nhau

53
00:02:59,130 --> 00:03:03,920
là nhiều hơn một chút lỏng lẻo hơn
họ đang có trong C, ví dụ.

54
00:03:03,920 --> 00:03:06,450
Và như tôi đã nói có
cơ sở rất rộng

55
00:03:06,450 --> 00:03:15,610
cho đồ họa, cho thống kê
phân tích, khai thác dữ liệu.

56
00:03:15,610 --> 00:03:19,540
Những đều được xây dựng vào
ngôn ngữ và, như một đoạn video cho biết,

57
00:03:19,540 --> 00:03:23,680
hàng ngàn thư viện của bên thứ ba mà
bạn có thể tải về và sử dụng miễn phí

58
00:03:23,680 --> 00:03:25,340
với điều kiện giấy phép rất lỏng lẻo.

59
00:03:25,340 --> 00:03:28,800

60
00:03:28,800 --> 00:03:31,500
>> Vì vậy, nói chung, tôi muốn khuyên bạn nên
bạn nhìn vào hai cuốn sách này

61
00:03:31,500 --> 00:03:34,610
nếu bạn đang đi để làm việc trên R. Một
của họ là chính thức R mới bắt đầu

62
00:03:34,610 --> 00:03:35,110
hướng dẫn.

63
00:03:35,110 --> 00:03:38,660
Nó duy trì bởi
phát triển cốt lõi của R.

64
00:03:38,660 --> 00:03:42,400
Bạn có thể tải về nó một lần nữa, miễn
phí và hợp pháp tại trang liên kết đó.

65
00:03:42,400 --> 00:03:45,430

66
00:03:45,430 --> 00:03:49,869
Tất cả các slide đang đi
lên trên internet, trên trang web CS50

67
00:03:49,869 --> 00:03:50,660
sau này được thực hiện.

68
00:03:50,660 --> 00:03:53,690
Vì vậy, không cần phải sao chép
điều xuống điên cuồng.

69
00:03:53,690 --> 00:03:56,800
>> Một trong những khác là một
sách giáo khoa bằng Cosma Shalizi,

70
00:03:56,800 --> 00:04:00,100
là một giáo sư môn thống kê tại
Carnegie Mellon, được gọi là dữ liệu tiên tiến

71
00:04:00,100 --> 00:04:02,160
Phân tích từ một
Point of View Elementary.

72
00:04:02,160 --> 00:04:04,010
Đây không phải là một cuốn sách chủ yếu R.

73
00:04:04,010 --> 00:04:07,130
Đó là một cuốn sách thống kê và
đó là một cuốn sách phân tích dữ liệu.

74
00:04:07,130 --> 00:04:11,990
Nhưng nó rất dễ tiếp cận với những người
có một chút kiến ​​thức về thống kê.

75
00:04:11,990 --> 00:04:13,750
>> Tôi đã không bao giờ thực hiện một khóa học chính thức.

76
00:04:13,750 --> 00:04:17,269
Tôi chỉ biết các bit và miếng
từ đối tượng đồng minh khác nhau

77
00:04:17,269 --> 00:04:18,579
mà tôi đã thực hiện các khóa học trong.

78
00:04:18,579 --> 00:04:21,839
Và tôi đã có thể hiểu được
nó hoàn toàn tốt.

79
00:04:21,839 --> 00:04:25,630
>> Tất cả các con số được đưa ra
trong R. Chúng được làm R

80
00:04:25,630 --> 00:04:30,280
và họ cũng có danh sách mã
dưới mỗi con số mà cho bạn

81
00:04:30,280 --> 00:04:33,270
làm thế nào bạn làm cho mỗi con số với mã R.

82
00:04:33,270 --> 00:04:37,400
Và đó là rất hữu ích nếu
bạn đang cố gắng thi đua

83
00:04:37,400 --> 00:04:38,650
một số con số mà bạn nhìn thấy trong một cuốn sách.

84
00:04:38,650 --> 00:04:47,840
>> Và tải lại miễn phí
stat.cmu.edu/cshalizi/ Xin lỗi,

85
00:04:47,840 --> 00:04:50,230
mà nên được giảm cshalizi dấu ngã.

86
00:04:50,230 --> 00:04:53,150
Tôi sẽ làm cho chắc chắn để sửa mà
khi các slide chính thức đi lên.

87
00:04:53,150 --> 00:04:57,000
/ ADAfaEPoV mà chỉ là
từ viết tắt của tên sách.

88
00:04:57,000 --> 00:04:59,850

89
00:04:59,850 --> 00:05:02,500
>> Vì vậy, nói chung caveats-- R
có rất nhiều khả năng.

90
00:05:02,500 --> 00:05:05,331
Tôi chỉ đi để có thể trang trải
bề mặt của rất nhiều thứ.

91
00:05:05,331 --> 00:05:08,580
Ngoài ra phần đầu tiên của hội thảo
là có được một cái gì đó của một bãi chứa dữ liệu.

92
00:05:08,580 --> 00:05:11,437
Tôi khá tiếc về điều đó.

93
00:05:11,437 --> 00:05:13,770
Về cơ bản, tôi sẽ
giới thiệu với bạn rất nhiều điều

94
00:05:13,770 --> 00:05:15,350
ngay lập tức, đi
càng nhanh càng tốt.

95
00:05:15,350 --> 00:05:17,058
Và sau đó chúng tôi nhận được
phần thú vị, đó là

96
00:05:17,058 --> 00:05:20,570
demo, nơi tôi có thể hiển thị cho bạn mọi thứ
mà chúng ta đã bàn về trên màn hình.

97
00:05:20,570 --> 00:05:23,321
Và bạn có thể chơi xung quanh trên của riêng bạn.

98
00:05:23,321 --> 00:05:26,070
Vì vậy, có đi có rất nhiều
công cụ kỹ thuật ném lên trên đây.

99
00:05:26,070 --> 00:05:28,060
Đừng lo lắng về việc sao chép tất cả mà xuống.

100
00:05:28,060 --> 00:05:31,740
Bởi vì A, bạn có thể nhận được tất cả các
công cụ trên trang web CS50 sau.

101
00:05:31,740 --> 00:05:37,780
Và B, nó không thực sự là quan trọng
để ghi nhớ điều này từ các slide.

102
00:05:37,780 --> 00:05:40,462
Nó quan trọng hơn là bạn nhận được
một số cơ sở trực quan với nó

103
00:05:40,462 --> 00:05:44,220
và đến từ chỉ chơi xung quanh.

104
00:05:44,220 --> 00:05:45,720
>> Vì vậy, tại sao sử dụng R?

105
00:05:45,720 --> 00:05:49,440
Về cơ bản, nếu bạn có một dự án
liên quan đến việc khai thác dữ liệu lớn, dữ liệu

106
00:05:49,440 --> 00:05:52,664
trực quan, bạn
nên sử dụng R. Nếu bạn đang

107
00:05:52,664 --> 00:05:55,830
làm phân tích thống kê phức tạp,
Nó sẽ rất khó để trong Excel,

108
00:05:55,830 --> 00:05:58,010
Ví dụ, nó sẽ
cũng được good-- cũng

109
00:05:58,010 --> 00:06:00,506
nếu bạn đang làm thống kê
phân tích đó là tự động.

110
00:06:00,506 --> 00:06:02,130
Hãy nói rằng bạn đang duy trì một trang web.

111
00:06:02,130 --> 00:06:06,320
Và bạn muốn đọc nhật ký máy chủ
mỗi ngày và biên dịch một số danh sách,

112
00:06:06,320 --> 00:06:10,320
như các nước hàng đầu mà
người dùng của bạn đang đến từ,

113
00:06:10,320 --> 00:06:15,100
một số thống kê tóm tắt về cách dài
họ chi tiêu trên trang web của bạn hoặc bất cứ.

114
00:06:15,100 --> 00:06:16,910
Và bạn muốn chạy này mỗi ngày.

115
00:06:16,910 --> 00:06:20,280
>> Bây giờ nếu bạn đang làm điều này trong Excel,
bạn phải đi để đăng nhập máy chủ của bạn,

116
00:06:20,280 --> 00:06:23,490
nhập khẩu mà vào một
Bảng tính dữ liệu Excel,

117
00:06:23,490 --> 00:06:24,910
chạy tất cả các phân tích bằng tay.

118
00:06:24,910 --> 00:06:27,100
Với R, bạn chỉ có thể viết một kịch bản.

119
00:06:27,100 --> 00:06:29,520
Lịch để chạy hàng ngày
từ hệ thống điều hành của bạn.

120
00:06:29,520 --> 00:06:33,657
Và sau đó mỗi đêm vào lúc 02:00,
hoặc bất cứ khi nào bạn lên kế hoạch cho nó chạy,

121
00:06:33,657 --> 00:06:35,990
nó sẽ xem xét thông qua của bạn
lưu lượng truy cập internet cho ngày hôm đó.

122
00:06:35,990 --> 00:06:39,010
Và sau đó vào ngày hôm sau, bạn sẽ
có sáng bóng, báo cáo mới này

123
00:06:39,010 --> 00:06:41,710
hoặc bất cứ điều gì với tất cả các
thông tin bạn yêu cầu.

124
00:06:41,710 --> 00:06:44,960

125
00:06:44,960 --> 00:06:50,217
>> Vì vậy, về cơ bản là R cho Cisco
lập trình so với phân tích của Cisco.

126
00:06:50,217 --> 00:06:51,050
Sơ bộ được thực hiện.

127
00:06:51,050 --> 00:06:53,104
Hãy đi vào những điều thực sự.

128
00:06:53,104 --> 00:06:55,020
Vì vậy, có ba thực
loại trong ngôn ngữ.

129
00:06:55,020 --> 00:06:56,120
Có số loại.

130
00:06:56,120 --> 00:07:01,250
Có loại một sự khác biệt giữa
số nguyên và các điểm nổi,

131
00:07:01,250 --> 00:07:02,769
nhưng không thực sự.

132
00:07:02,769 --> 00:07:04,560
Có một nhân vật
gõ, đó là chuỗi.

133
00:07:04,560 --> 00:07:07,100
Và có một logic
gõ, mà là Boolean.

134
00:07:07,100 --> 00:07:11,080
>> Và bạn có thể chuyển đổi giữa các loại
sử dụng các chức năng này là số,

135
00:07:11,080 --> 00:07:15,220
như nhân vật, như logic.

136
00:07:15,220 --> 00:07:17,510
Nếu bạn gọi, ví dụ,
như số trên một chuỗi,

137
00:07:17,510 --> 00:07:20,030
nó sẽ cố gắng để đọc chuỗi
như một số, giống như cách

138
00:07:20,030 --> 00:07:25,897
rằng a2i và scanf làm, và C. Nếu
bạn gọi như số trên đúng hay sai

139
00:07:25,897 --> 00:07:26,980
nó sẽ chuyển đổi thành 1 hoặc 0.

140
00:07:26,980 --> 00:07:29,110
Nếu bạn gọi là nhân vật
về bất cứ điều gì nó sẽ thấy

141
00:07:29,110 --> 00:07:32,550
chuyển đổi đó vào một
đại diện của chuỗi.

142
00:07:32,550 --> 00:07:34,990
>> Và sau đó có vectơ và ma trận.

143
00:07:34,990 --> 00:07:37,580
Vì vậy, về cơ bản là vectơ
1 mảng chiều.

144
00:07:37,580 --> 00:07:40,600
Họ là những gì chúng ta gọi là mảng trong
C. Ma trận, 2 mảng chiều.

145
00:07:40,600 --> 00:07:42,350
Và sau đó cao hơn
mảng chiều bạn có thể

146
00:07:42,350 --> 00:07:48,560
có 3, 4, 5 chiều hoặc bất cứ điều gì
các giá trị số, chuỗi,

147
00:07:48,560 --> 00:07:52,860
giá trị của logic.

148
00:07:52,860 --> 00:07:55,380
>> Bạn cũng có danh sách đó là
một loại mảng kết hợp.

149
00:07:55,380 --> 00:07:57,390
Tôi sẽ nhận được vào đó một chút.

150
00:07:57,390 --> 00:07:59,390
Vì vậy, một điều quan trọng
rằng chuyến đi người trong R

151
00:07:59,390 --> 00:08:01,470
là không có
thực, các loại nguyên tử tinh khiết.

152
00:08:01,470 --> 00:08:05,870
Không có sự phân biệt giữa thực tế
một số, giống như một giá trị số,

153
00:08:05,870 --> 00:08:07,920
và một danh sách các giá trị số.

154
00:08:07,920 --> 00:08:12,370
Các giá trị số thực sự là
giống như các vectơ có độ dài 1.

155
00:08:12,370 --> 00:08:14,959
Và điều này có một số
ý nghĩa quan trọng.

156
00:08:14,959 --> 00:08:17,500
Một, nó có nghĩa là bạn có thể làm
những điều rất dễ dàng có liên quan đến

157
00:08:17,500 --> 00:08:21,037
giống như thêm một số thành một vector.

158
00:08:21,037 --> 00:08:23,120
R sẽ cơ bản hình
ra những gì bạn có nghĩa là bằng cách đó.

159
00:08:23,120 --> 00:08:24,610
Và tôi sẽ nhận được rằng trong một giây.

160
00:08:24,610 --> 00:08:27,930
Nó cũng có nghĩa là không có cách nào
cho các loại checker-- đến mức

161
00:08:27,930 --> 00:08:30,530
rằng một cái gì đó như thế
tồn tại trong R-- nói

162
00:08:30,530 --> 00:08:33,780
khi bạn đã vượt qua các giá trị duy nhất
khi nó hy vọng một mảng hoặc ngược lại.

163
00:08:33,780 --> 00:08:39,159
Và đó có thể gây ra một số lẻ
khó khăn mà tôi chạy vào khi

164
00:08:39,159 --> 00:08:42,252
Tôi đã sử dụng R trong công việc mùa hè của tôi.

165
00:08:42,252 --> 00:08:43,710
Và không có mảng hỗn hợp loại.

166
00:08:43,710 --> 00:08:46,543
Vì vậy, bạn không thể có một mảng là
các yếu tố đầu tiên là, tôi không biết,

167
00:08:46,543 --> 00:08:49,332
chuỗi "John" và
Yếu tố thứ hai là số 42.

168
00:08:49,332 --> 00:08:52,540
Nếu bạn cố gắng để làm điều đó, sau đó bạn sẽ nhận được
tất cả mọi thứ chỉ chuyển thành một chuỗi.

169
00:08:52,540 --> 00:08:54,760
Vì vậy, chúng ta có chuỗi John, chuỗi 42.

170
00:08:54,760 --> 00:08:58,250

171
00:08:58,250 --> 00:09:02,025
>> Cú pháp nên kỳ lạ nhất Tính Năng
của R cú pháp là rất tương tự như C.

172
00:09:02,025 --> 00:09:04,690
Có một vài sự khác biệt quan trọng.

173
00:09:04,690 --> 00:09:05,620
Typing là rất yếu.

174
00:09:05,620 --> 00:09:07,360
Vì vậy, không có khai báo biến.

175
00:09:07,360 --> 00:09:12,670
Chuyển nhượng sử dụng lạ
điều hành lỗi ít hơn dấu gạch ngang.

176
00:09:12,670 --> 00:09:15,340
Bình luận là với dấu băm.

177
00:09:15,340 --> 00:09:19,230
Bây giờ tôi đoán ngày chúng tôi gọi nó là hashtag
mặc dù đó không phải là thực sự không accurate--

178
00:09:19,230 --> 00:09:21,810
các dấu gạch chéo kép.

179
00:09:21,810 --> 00:09:24,710
>> Dư lượng modul không có dấu hiệu %%.

180
00:09:24,710 --> 00:09:30,172
Phân chia số nguyên là với% /% đó là
rất khó đọc khi nó được chiếu

181
00:09:30,172 --> 00:09:30,880
lên trên màn hình.

182
00:09:30,880 --> 00:09:34,150

183
00:09:34,150 --> 00:09:37,200
Bạn có thể nhận được các phạm vi của
số nguyên với đại tràng.

184
00:09:37,200 --> 00:09:41,840
Vì vậy, 2,5 sẽ cung cấp cho bạn một vector
của tất cả các số từ 2 đến 5.

185
00:09:41,840 --> 00:09:44,530
>> Mảng được một lập chỉ mục,
mà vít rất nhiều người

186
00:09:44,530 --> 00:09:47,540
lên nếu họ đang từ hơn
ngôn ngữ lập trình điển hình,

187
00:09:47,540 --> 00:09:50,450
như C, nơi mà hầu hết
điều này là không lập chỉ mục.

188
00:09:50,450 --> 00:09:54,420
Một lần nữa, đây là nơi mà di sản của R
như là một ngôn ngữ cho như không

189
00:09:54,420 --> 00:09:56,560
lập trình viên chuyên nghiệp đến.

190
00:09:56,560 --> 00:09:59,680
Nếu bạn là một nhà xã hội học hay
một nhà kinh tế hoặc một cái gì đó

191
00:09:59,680 --> 00:10:01,980
và bạn đang cố gắng sử dụng
R về cơ bản như một thuốc hỗ trợ

192
00:10:01,980 --> 00:10:03,832
để bạn quan trọng hơn
làm việc chuyên nghiệp,

193
00:10:03,832 --> 00:10:06,040
bạn đang đi tìm
một chỉ mục một chút tự nhiên hơn.

194
00:10:06,040 --> 00:10:09,890
Bởi vì bạn bắt đầu đếm
tại 1 trong cuộc sống hàng ngày, không 0.

195
00:10:09,890 --> 00:10:13,260
>> Cho-vòng, điều này cũng tương tự như
foreach xây dựng trong PHP,

196
00:10:13,260 --> 00:10:17,090
mà bạn sẽ nhận được để
học in-- khá sớm.

197
00:10:17,090 --> 00:10:22,540
Mà là cho giá trị trong vector và
sau đó bạn có thể làm những điều có giá trị.

198
00:10:22,540 --> 00:10:24,040
Đung Đó là đưa ra trong bài giảng.

199
00:10:24,040 --> 00:10:26,248
Connor HARRIS: Oh, đó là
đi lên giảng, tuyệt vời.

200
00:10:26,248 --> 00:10:29,815
Đung Việc chuyển nhượng, là nó
phải chỉ từ phải sang trái?

201
00:10:29,815 --> 00:10:31,440
Connor HARRIS: Từ phải sang trái, phải.

202
00:10:31,440 --> 00:10:34,720
Bạn có thể nghĩ về nó như là giá trị trên
quyền đẩy vào biến

203
00:10:34,720 --> 00:10:36,240
bên trái.

204
00:10:36,240 --> 00:10:36,781
Đung OK.

205
00:10:36,781 --> 00:10:39,770

206
00:10:39,770 --> 00:10:42,330
>> Connor HARRIS: Và cuối cùng
chức năng cú pháp là một chút lạ.

207
00:10:42,330 --> 00:10:48,460
Bạn có foo tên hàm, giao
chức năng từ khóa này, tiếp theo

208
00:10:48,460 --> 00:10:51,530
bởi tất cả các đối số và sau đó các
cơ quan chức năng sau đó.

209
00:10:51,530 --> 00:10:53,280
Một lần nữa những điều này có thể
có vẻ hơi kỳ lạ.

210
00:10:53,280 --> 00:10:57,181
Họ sẽ trở thành bản chất thứ hai sau
bạn làm việc với ngôn ngữ cho một chút.

211
00:10:57,181 --> 00:10:58,930
Vì vậy, vectơ, đường
bạn xây dựng một vector

212
00:10:58,930 --> 00:11:04,550
là bạn loại C, đó là một từ khóa, sau đó
tất cả các số bạn muốn hoặc dây

213
00:11:04,550 --> 00:11:06,490
hoặc bất cứ điều gì.

214
00:11:06,490 --> 00:11:07,995
Luận cũng là vectơ.

215
00:11:07,995 --> 00:11:09,620
Nhưng các mảng kết quả bị đốn ngã.

216
00:11:09,620 --> 00:11:14,385
Vì vậy, bạn không thể có mảng nơi
một số yếu tố là con số duy nhất

217
00:11:14,385 --> 00:11:17,010
và một số yếu tố là mảng mình.

218
00:11:17,010 --> 00:11:20,010
>> Vì vậy, nếu bạn cố gắng để xây dựng một
mảng là yếu tố đầu tiên là 4

219
00:11:20,010 --> 00:11:22,370
và yếu tố thứ hai
là mảng 3,5 bạn sẽ

220
00:11:22,370 --> 00:11:25,890
chỉ cần có được một mảng ba yếu tố, 4,3,5.

221
00:11:25,890 --> 00:11:27,760
Họ không thể là kiểu hỗn hợp.

222
00:11:27,760 --> 00:11:32,290
Nếu bạn cố gắng đọc hoặc viết
bên ngoài các giới hạn của một vector

223
00:11:32,290 --> 00:11:36,640
bạn sẽ nhận được giá trị này được gọi là một NA
đó là viết tắt cho một giá trị thiếu.

224
00:11:36,640 --> 00:11:39,900
Và điều này là để dành cho
như các nhà thống kê người

225
00:11:39,900 --> 00:11:43,080
đang làm việc với các tập dữ liệu không đầy đủ.

226
00:11:43,080 --> 00:11:46,460
>> Nếu bạn áp dụng một chức năng đó là nghĩa vụ
để lấy một số cho một mảng

227
00:11:46,460 --> 00:11:49,220
sau đó những gì bạn sẽ nhận được là,
chức năng sẽ bản đồ trên mảng.

228
00:11:49,220 --> 00:11:52,130
Vì vậy, nếu chức năng của bạn hãy nói mất
một số và trả về nó vuông.

229
00:11:52,130 --> 00:11:58,170
Bạn áp dụng được cho các mảng 2,3,5
Mảng 4,9,25 những gì bạn sẽ nhận được.

230
00:11:58,170 --> 00:12:00,010
>> Và đó là rất hữu ích
bởi vì nó có nghĩa là bạn

231
00:12:00,010 --> 00:12:03,374
không phải viết cho vòng cho
làm những điều rất đơn giản như áp dụng

232
00:12:03,374 --> 00:12:05,040
một chức năng để tất cả các thành viên của một tập hợp dữ liệu.

233
00:12:05,040 --> 00:12:08,557
Mà nếu bạn đang làm việc với lớn
bộ dữ liệu, bạn phải làm rất nhiều.

234
00:12:08,557 --> 00:12:10,390
Hàm nhị phân là
nhập ứng dụng bằng cách nhập cảnh.

235
00:12:10,390 --> 00:12:12,430
Tôi sẽ nhận được vào đó.

236
00:12:12,430 --> 00:12:16,750
Bạn có thể truy cập chúng với mảng
hoặc vectơ với dấu ngoặc vuông.

237
00:12:16,750 --> 00:12:22,300
Dấu ngoặc để tên vector vuông 1
sẽ cung cấp cho bạn những phần tử đầu tiên.

238
00:12:22,300 --> 00:12:25,510
Tên Vector dấu ngoặc vuông 2
sẽ cung cấp cho bạn các yếu tố thứ hai.

239
00:12:25,510 --> 00:12:27,530
>> Bạn có thể vượt qua trên một vector
của chỉ số và bạn sẽ

240
00:12:27,530 --> 00:12:29,640
lấy lại ra về cơ bản là một yếu tố phụ.

241
00:12:29,640 --> 00:12:34,990
Vì vậy, bạn có thể làm vector khung tên C, 2,4
và bạn sẽ nhận ra một vector chứa

242
00:12:34,990 --> 00:12:38,804
thứ hai và thứ tư
phần tử của mảng.

243
00:12:38,804 --> 00:12:40,720
Và nếu bạn chỉ muốn một
Thống kê tóm tắt nhanh chóng

244
00:12:40,720 --> 00:12:47,529
của một vector như tứ phân vị
phạm vi, trung bình, tối đa, bất cứ điều gì,

245
00:12:47,529 --> 00:12:49,820
bạn có thể chỉ cần gõ tóm tắt
Tên vector và nhận ra rằng.

246
00:12:49,820 --> 00:12:52,680
Đó không phải là thực sự hữu ích trong
lập trình nhưng nếu bạn đang chơi

247
00:12:52,680 --> 00:12:55,990
xung quanh các bộ dữ liệu, nó tiện.

248
00:12:55,990 --> 00:12:58,650
>> Matrices-- cơ bản
mảng nhiều chiều hơn.

249
00:12:58,650 --> 00:13:01,190
Họ có cú pháp ký hiệu đặc biệt này.

250
00:13:01,190 --> 00:13:07,620
Ma trận với một mảng mà được
điền in-- xin lỗi, ma trận với dữ liệu,

251
00:13:07,620 --> 00:13:09,780
số hàng, số cột.

252
00:13:09,780 --> 00:13:13,180
Khi bạn có một số dữ liệu, nó lấp
mảng về cơ bản tiến trên xuống dưới

253
00:13:13,180 --> 00:13:13,380
Thứ nhất.

254
00:13:13,380 --> 00:13:14,190
Sau đó, từ trái sang phải.

255
00:13:14,190 --> 00:13:15,030
Vì vậy, như thế.

256
00:13:15,030 --> 00:13:17,809

257
00:13:17,809 --> 00:13:19,600
Và R đã xây dựng trong
phép nhân ma trận,

258
00:13:19,600 --> 00:13:24,310
phân hủy quang phổ,
diagonalization, rất nhiều thứ.

259
00:13:24,310 --> 00:13:27,785
Nếu bạn muốn chiều cao
mảng, vì vậy 3, 4, 5,

260
00:13:27,785 --> 00:13:29,410
hoặc bất cứ kích thước nào bạn có thể làm điều đó.

261
00:13:29,410 --> 00:13:34,400
Cú pháp là mảng mờ bằng c,
sau đó danh sách của các kích thước.

262
00:13:34,400 --> 00:13:38,620
Vì vậy, nếu bạn muốn có một mảng 4 chiều
với kích thước 4, 7, 8, 9, mảng,

263
00:13:38,620 --> 00:13:45,470
dim bằng c (4,7,8,9).

264
00:13:45,470 --> 00:13:51,180
>> Bạn truy cập vào các giá trị duy nhất với dấu ngoặc
entry đầu tiên dấu phẩy vào thứ hai.

265
00:13:51,180 --> 00:13:54,870
Bạn có thể nhận được toàn bộ lát
của hàng hoặc cột.

266
00:13:54,870 --> 00:13:59,900
Với cú pháp không hoàn chỉnh này nó
chỉ chèo dấu phẩy số cột hoặc dấu phẩy

267
00:13:59,900 --> 00:14:00,400
con số.

268
00:14:00,400 --> 00:14:02,874

269
00:14:02,874 --> 00:14:04,540
Vì vậy, danh sách này là một loại mảng liên quan.

270
00:14:04,540 --> 00:14:06,360
Họ có cú pháp riêng của họ ở đây.

271
00:14:06,360 --> 00:14:08,320
Một lần nữa không điên cuồng
sao chép tất cả xuống này.

272
00:14:08,320 --> 00:14:11,370
Đây chỉ là để mọi người
đi qua các slide sau

273
00:14:11,370 --> 00:14:13,089
có tất cả trong một tài liệu tham khảo tốt đẹp.

274
00:14:13,089 --> 00:14:16,130
Và điều này sẽ trở thành một lần rất tự nhiên
Tôi thực sự đi bộ qua các bản demo.

275
00:14:16,130 --> 00:14:19,295

276
00:14:19,295 --> 00:14:20,920
Vì vậy, liệt kê một mảng cơ bản liên quan.

277
00:14:20,920 --> 00:14:27,040
Bạn có thể truy cập các giá trị với
Tên danh sách, ký hiệu đô la, chìa khóa.

278
00:14:27,040 --> 00:14:31,370
Vì vậy, nếu danh sách của bạn được đặt tên foo,
sau đó bạn có thể truy cập nó như thế.

279
00:14:31,370 --> 00:14:37,032
Bạn có thể nhận được một cặp toàn bộ giá trị quan trọng
bằng cách đi qua trong chỉ số khung hình vuông.

280
00:14:37,032 --> 00:14:39,240
Nếu bạn đọc từ một không tồn tại
phím, bạn sẽ nhận được null.

281
00:14:39,240 --> 00:14:41,150
Nó sẽ không lỗi.

282
00:14:41,150 --> 00:14:43,590
Thing là, R sẽ làm như
nhiều với null như nó có thể.

283
00:14:43,590 --> 00:14:46,580
Và điều này có nghĩa là nếu bạn đang
không mong đợi để nhận được null ra

284
00:14:46,580 --> 00:14:51,840
của một số danh sách đọc, bạn sẽ nhận được một số
lỗi không thể đoán trước tiếp tục xuống

285
00:14:51,840 --> 00:14:52,620
dòng.

286
00:14:52,620 --> 00:14:54,890
>> Điều này xảy ra với tôi của tôi
công việc mùa hè khi tôi đã sử dụng R

287
00:14:54,890 --> 00:14:58,410
nơi tôi đã thay đổi như thế nào nhất định
danh sách đã được xác định ở một chỗ

288
00:14:58,410 --> 00:15:05,410
nhưng không thay đổi sau này trên
mã mà đọc giá trị từ nó.

289
00:15:05,410 --> 00:15:10,190
Và vì vậy những gì đã xảy ra là tôi đã
đọc các giá trị null trong danh sách này,

290
00:15:10,190 --> 00:15:13,090
chuyển chúng thành các chức năng,
và đang được rất bối rối

291
00:15:13,090 --> 00:15:16,000
khi tôi nhận tất cả các loại
infinities ngẫu nhiên xén lên

292
00:15:16,000 --> 00:15:16,790
trong chức năng này.

293
00:15:16,790 --> 00:15:20,730
Bởi vì nếu bạn áp dụng tối đa nhất định
hoặc các chức năng tối thiểu để null,

294
00:15:20,730 --> 00:15:22,570
bạn sẽ nhận được giá trị vô hạn ra.

295
00:15:22,570 --> 00:15:26,400

296
00:15:26,400 --> 00:15:29,180
>> Khung dữ liệu, chúng tôi là một lớp con của danh sách.

297
00:15:29,180 --> 00:15:31,170
Mỗi giá trị là một vector
có cùng chiều dài.

298
00:15:31,170 --> 00:15:34,220
Và chúng được sử dụng để trình bày,
về cơ bản, các bảng dữ liệu.

299
00:15:34,220 --> 00:15:36,175
Có cú pháp khởi tạo này.

300
00:15:36,175 --> 00:15:38,800
Điều này sẽ tất cả, một lần nữa, có nhiều
rõ ràng hơn khi bạn nhận được để demo.

301
00:15:38,800 --> 00:15:42,240

302
00:15:42,240 --> 00:15:44,240
Và những điều tốt đẹp về
khung dữ liệu là bạn

303
00:15:44,240 --> 00:15:49,380
có thể cung cấp tên cho tất cả các cột
và tên để tất cả các hàng.

304
00:15:49,380 --> 00:15:53,890
Và vì vậy mà làm cho truy cập
chúng một chút thân thiện.

305
00:15:53,890 --> 00:15:59,130
Ngoài ra đây là cách hầu hết các chức năng mà
đọc dữ liệu từ các bảng tính Excel

306
00:15:59,130 --> 00:16:03,820
hoặc từ các tập tin văn bản, ví dụ,
sẽ đọc dữ liệu của họ.

307
00:16:03,820 --> 00:16:07,555
Họ sẽ đặt nó vào
một số loại khung dữ liệu.

308
00:16:07,555 --> 00:16:09,680
Vì vậy functions-- chức năng
Cú pháp là một chút lạ.

309
00:16:09,680 --> 00:16:16,160
Một lần nữa nó là tên của hàm,
phân công, chức năng từ khóa này và sau đó

310
00:16:16,160 --> 00:16:17,900
danh sách các đối số.

311
00:16:17,900 --> 00:16:24,080
Vì vậy, có một số những điều tốt đẹp
về chức năng làm việc ở đây.

312
00:16:24,080 --> 00:16:28,170
Đối với một, bạn thực sự có thể gán
giá trị mặc định cho tham số nhất định.

313
00:16:28,170 --> 00:16:32,910
Vì vậy, bạn có thể nói R1
equals-- bạn có thể nói foo

314
00:16:32,910 --> 00:16:38,290
là một chức năng mà R1 bằng gì gì đó
theo mặc định nếu người dùng chỉ định

315
00:16:38,290 --> 00:16:39,090
không có đối số.

316
00:16:39,090 --> 00:16:41,932
Nếu không, nó là bất cứ điều gì ông đặt trong.

317
00:16:41,932 --> 00:16:44,140
Và điều này là rất tiện dụng
bởi vì rất nhiều chức năng của chúng tôi

318
00:16:44,140 --> 00:16:47,910
có thường hàng chục hoặc
hàng trăm đối số.

319
00:16:47,910 --> 00:16:51,210
Ví dụ những người cho âm mưu
đồ thị hoặc vẽ biểu đồ phân tán

320
00:16:51,210 --> 00:16:54,430
có lập luận rằng kiểm soát
tất cả mọi thứ từ các tiêu đề và trục

321
00:16:54,430 --> 00:16:59,512
nhãn với màu sắc của đường hồi quy.

322
00:16:59,512 --> 00:17:01,470
Và do đó, nếu bạn không muốn
để làm cho mọi người chỉ định

323
00:17:01,470 --> 00:17:04,050
mỗi một đơn của các
hàng trăm đối số

324
00:17:04,050 --> 00:17:07,674
kiểm soát mọi khía cạnh của
một cốt truyện hoặc một hồi quy hay bất cứ điều gì,

325
00:17:07,674 --> 00:17:09,299
nó là tốt đẹp để có các giá trị mặc định.

326
00:17:09,299 --> 00:17:12,700

327
00:17:12,700 --> 00:17:19,146
>> Và sau đó bạn có thể thực sự
viết như bạn đã thấy trở lại đây.

328
00:17:19,146 --> 00:17:22,869
Hoặc tìm một ví dụ tốt hơn.

329
00:17:22,869 --> 00:17:28,690
Khi bạn gọi chức năng mà bạn có thể thực sự
gọi chúng bằng những cái tên đối số.

330
00:17:28,690 --> 00:17:33,919
Vì vậy, đây là một ví dụ của
nhà xây dựng ma trận.

331
00:17:33,919 --> 00:17:34,960
Phải mất ba đối số.

332
00:17:34,960 --> 00:17:36,760
Thông thường, bạn có dữ liệu,
mà là một vector.

333
00:17:36,760 --> 00:17:38,920
Bạn có N hàng, mà
là số lượng hàng.

334
00:17:38,920 --> 00:17:41,160
Bạn có N cols-- số cột.

335
00:17:41,160 --> 00:17:43,920
Có điều là nếu bạn gõ
N hàng bằng bất cứ điều gì

336
00:17:43,920 --> 00:17:46,520
và N col bằng bất cứ điều gì khi
bạn đang gọi điện thoại chức năng này,

337
00:17:46,520 --> 00:17:47,770
bạn thực sự có thể đảo ngược chúng.

338
00:17:47,770 --> 00:17:51,590
Vì vậy, bạn có thể đặt N col đầu tiên và N hàng
thứ hai và nó sẽ làm cho không có sự khác biệt.

339
00:17:51,590 --> 00:17:54,660
Vì vậy, đó là một tính năng ít tốt đẹp.

340
00:17:54,660 --> 00:17:56,260
>> Đã nhập khẩu và xuất khẩu.

341
00:17:56,260 --> 00:18:00,010
Điều này có thể được thực hiện, về cơ bản.

342
00:18:00,010 --> 00:18:03,816
Ngoài ra còn có các cơ sở để viết ra
tùy R đối tượng vào một tập tin nhị phân

343
00:18:03,816 --> 00:18:05,190
và sau đó đọc chúng trở lại sau đó.

344
00:18:05,190 --> 00:18:08,030
Đó là tiện dụng nếu bạn đang làm
một lớn tương tác phiên R

345
00:18:08,030 --> 00:18:12,850
và bạn cần phải lưu
những điều rất nhanh chóng.

346
00:18:12,850 --> 00:18:16,460
Theo mặc định R có một thư mục làm việc
rằng các tập tin được viết ra vào

347
00:18:16,460 --> 00:18:19,410
và đọc lại từ.

348
00:18:19,410 --> 00:18:22,350
Bạn có thể thấy rằng với
getwg, thay đổi nó với setdw.

349
00:18:22,350 --> 00:18:25,630
Không có gì đặc biệt thú vị ở đây

350
00:18:25,630 --> 00:18:28,270
>> Vì vậy, bây giờ các số liệu thống kê thực tế
stuff-- hồi quy đa tuyến.

351
00:18:28,270 --> 00:18:30,960

352
00:18:30,960 --> 00:18:34,910
Vì vậy, cú pháp thông thường
là một chút phức tạp.

353
00:18:34,910 --> 00:18:37,260
Mô hình này là một đối tượng lớn về cơ bản.

354
00:18:37,260 --> 00:18:39,910
Nó được gán vào lm,
đó là một cuộc gọi chức năng.

355
00:18:39,910 --> 00:18:43,840
Yếu tố đầu tiên, các y
x1 dấu ngã cộng với bất cứ điều gì.

356
00:18:43,840 --> 00:18:46,574

357
00:18:46,574 --> 00:18:47,990
Cú pháp của tôi ở đây là một chút bối rối.

358
00:18:47,990 --> 00:18:49,490
Tôi khá tiếc, điều này
là cách tiêu chuẩn

359
00:18:49,490 --> 00:18:50,990
rằng những cuốn sách khoa học máy tính làm điều này.

360
00:18:50,990 --> 00:18:54,890
Nhưng nó là một chút lạ.

361
00:18:54,890 --> 00:18:58,200
>> Vì vậy, về cơ bản, nó lm
ngoặc, mục đầu tiên

362
00:18:58,200 --> 00:19:06,730
được variable-- xin lỗi, phụ thuộc
x1 dấu ngã biến cộng với x2 cộng

363
00:19:06,730 --> 00:19:10,910
Tuy nhiên nhiều độc lập
biến mà bạn có.

364
00:19:10,910 --> 00:19:14,240
Và sau đó những có thể là bạn
vectơ, tất cả cùng độ dài.

365
00:19:14,240 --> 00:19:16,220
Hoặc họ có thể là cột
tiêu đề trong một khung dữ liệu

366
00:19:16,220 --> 00:19:18,553
mà bạn chỉ cần chỉ định trong
số thứ hai khung dữ liệu.

367
00:19:18,553 --> 00:19:23,270

368
00:19:23,270 --> 00:19:26,380
>> Bạn cũng có thể chỉ định
một công thức phức tạp hơn

369
00:19:26,380 --> 00:19:31,990
do đó bạn không phải tuyến tính
thoái một biến phụ thuộc một,

370
00:19:31,990 --> 00:19:34,440
hoặc một vector trên một vector có sẵn từ trước.

371
00:19:34,440 --> 00:19:38,070
Bạn có thể làm, ví dụ, một
thành phần vector y bình phương cộng với 1

372
00:19:38,070 --> 00:19:42,100
và thoái mà chống lại
đăng nhập của một số vector khác.

373
00:19:42,100 --> 00:19:45,200
Bạn có thể in những tóm tắt
mô hình với lệnh này được gọi là

374
00:19:45,200 --> 00:19:48,607
summary-- chỉ tóm tắt mô hình dấu ngoặc.

375
00:19:48,607 --> 00:19:50,190
Một lần nữa cái gì khác tôi cần phải làm rõ.

376
00:19:50,190 --> 00:19:55,407

377
00:19:55,407 --> 00:19:58,615
Cái gì khác mà sẽ được điều chỉnh
khi các slide đi lên trên internet.

378
00:19:58,615 --> 00:20:01,127

379
00:20:01,127 --> 00:20:03,210
Nếu bạn chỉ muốn tính toán
một tương quan đơn giản

380
00:20:03,210 --> 00:20:09,170
bạn có thể sử dụng vector tương quan
1 vector 2 chức năng cốt lõi.

381
00:20:09,170 --> 00:20:11,856
Phương pháp là theo mặc định
Pearson tương quan.

382
00:20:11,856 --> 00:20:13,480
Đó là những tiêu chuẩn mà bạn có thể làm.

383
00:20:13,480 --> 00:20:15,990
Có cũng Spearman và
Kendell tương quan

384
00:20:15,990 --> 00:20:19,530
đó là một số nhiều
thứ tự xếp hạng tương quan.

385
00:20:19,530 --> 00:20:23,600
Vâng họ không tính toán sản phẩm
khoảnh khắc giữa các vectơ mình,

386
00:20:23,600 --> 00:20:28,511
nhưng lệnh rank của vector.

387
00:20:28,511 --> 00:20:29,510
Tôi sẽ giải thích sau.

388
00:20:29,510 --> 00:20:30,120
>> Đung Nhanh câu hỏi

389
00:20:30,120 --> 00:20:30,360
>> CONNER HARRIS: Chắc chắn rồi.

390
00:20:30,360 --> 00:20:33,151
>> Đung Vì vậy, khi bạn đang tính toán
cho các mối tương quan đơn giản làm

391
00:20:33,151 --> 00:20:37,655
bạn cho rằng có một thống kê
ý nghĩa đối với tương quan?

392
00:20:37,655 --> 00:20:39,030
CONNER HARRIS: Bạn không cần phải.

393
00:20:39,030 --> 00:20:41,840

394
00:20:41,840 --> 00:20:43,960
An lm là về cơ bản chỉ là một máy.

395
00:20:43,960 --> 00:20:47,690
Nó sẽ mất trong hai điều
và nó sẽ nhổ ra

396
00:20:47,690 --> 00:20:49,770
hệ số của các dòng phù hợp nhất.

397
00:20:49,770 --> 00:20:52,310
Nó cũng báo cáo tiêu chuẩn
lỗi trên những hệ số.

398
00:20:52,310 --> 00:20:55,865
Và nó sẽ cho bạn biết, như là
đánh chặn ý nghĩa thống kê

399
00:20:55,865 --> 00:20:56,740
hoặc chênh lệch từ 0.

400
00:20:56,740 --> 00:20:59,400
Là độ dốc của tốt nhất
dòng phù hợp thống kê

401
00:20:59,400 --> 00:21:01,510
khác nhau từ số không, vân vân.

402
00:21:01,510 --> 00:21:06,260
Vì vậy, nó giả định không có gì, tôi nghĩ
là câu trả lời tốt nhất cho câu hỏi của bạn.

403
00:21:06,260 --> 00:21:07,410
ĐƯỢC.

404
00:21:07,410 --> 00:21:14,650
>> Plotting-- vậy lý do chính mà bạn nên
sử dụng R, giống như hồi quy đa tuyến.

405
00:21:14,650 --> 00:21:17,320
Về cơ bản mỗi ngôn ngữ
có một số cơ sở cho điều đó.

406
00:21:17,320 --> 00:21:21,365
Và cú pháp một cách trung thực R cho
hồi quy là một phức tạp chút.

407
00:21:21,365 --> 00:21:22,990
Nhưng âm mưu là nơi mà nó thực sự tỏa sáng.

408
00:21:22,990 --> 00:21:28,090
>> Các chức năng Workhorse là cốt truyện
và phải mất hai vectơ, x và y.

409
00:21:28,090 --> 00:21:33,010
Và sau đó là viết tắt của một elip rất
số lượng lớn các đối số tùy chọn mà

410
00:21:33,010 --> 00:21:39,190
kiểm soát tất cả mọi thứ từ tiêu đề đến màu sắc
các dòng khác nhau hoặc các điểm khác nhau,

411
00:21:39,190 --> 00:21:40,200
đến các loại âm mưu.

412
00:21:40,200 --> 00:21:42,250
Bạn có thể phải phân tán
lô hoặc lô hàng.

413
00:21:42,250 --> 00:21:47,900

414
00:21:47,900 --> 00:21:49,710
>> [Không nghe thấy] 2 vectơ
có cùng chiều dài.

415
00:21:49,710 --> 00:21:53,780
Bạn có thể đặt trước này với đính kèm
khung dữ liệu trong kịch bản của bạn.

416
00:21:53,780 --> 00:22:01,220
Và điều này sẽ cho phép bạn chỉ cần sử dụng cột
tiêu đề thay vì vectơ riêng.

417
00:22:01,220 --> 00:22:05,410
Bạn có thể thêm đường phù hợp nhất và địa phương
đường cong hồi quy để đồ thị của bạn.

418
00:22:05,410 --> 00:22:09,390
>> Những lệnh này được liệt kê
ở đây, ab dòng và đường dây,

419
00:22:09,390 --> 00:22:11,640
theo mặc định các nhận
bằng văn bản vào cửa sổ pop up

420
00:22:11,640 --> 00:22:15,560
vì nó cho rằng
bạn đang sử dụng R tương tác.

421
00:22:15,560 --> 00:22:17,310
Nếu bạn không phải là bạn có thể
viết hai tập tin đó

422
00:22:17,310 --> 00:22:21,600
đang thực sự bất kỳ định dạng nào bạn muốn.

423
00:22:21,600 --> 00:22:25,410
Xin lỗi, tôi có một lỗi đánh máy Tôi chỉ nhận ra.

424
00:22:25,410 --> 00:22:30,887

425
00:22:30,887 --> 00:22:32,720
Nếu bạn muốn mở
một thiết bị đồ họa

426
00:22:32,720 --> 00:22:39,200
bạn có thể sử dụng chức năng này được gọi là PNG hoặc
JPEG hoặc rất nhiều định dạng hình ảnh khác.

427
00:22:39,200 --> 00:22:42,319
Và bạn có thể viết các đồ thị để
bất cứ tên tập tin bạn chỉ định.

428
00:22:42,319 --> 00:22:45,110
Để hủy mà bạn phải use--
Tôi đã không viết này trong slide--

429
00:22:45,110 --> 00:22:49,650
nhưng có một chức năng gọi là dev
dot ra rằng sẽ không có đối số.

430
00:22:49,650 --> 00:22:51,517
>> Sau đó, có cơ sở
cho 3D vẽ

431
00:22:51,517 --> 00:22:53,350
và đường viền cho âm mưu
nếu bạn muốn làm cho

432
00:22:53,350 --> 00:22:55,700
đồ thị của hai biến độc lập.

433
00:22:55,700 --> 00:22:57,150
Tôi sẽ không nhận được vào những ngay bây giờ.

434
00:22:57,150 --> 00:22:59,130
>> Cũng có một số có
cơ sở vật chất cho hoạt hình

435
00:22:59,130 --> 00:23:01,300
những người thường
duy trì bởi các bên thứ ba.

436
00:23:01,300 --> 00:23:06,330
Tôi đã làm hình ảnh động với đồ thị R,
nhưng tôi đã không được sử dụng các bên thứ ba

437
00:23:06,330 --> 00:23:06,940
thư viện.

438
00:23:06,940 --> 00:23:09,929
Vì vậy, tôi có thể không thực sự chứng thực
làm thế nào để chúng tốt.

439
00:23:09,929 --> 00:23:12,220
Những gì tôi khuyên nếu bạn muốn
để làm cho hình ảnh động bằng cách sử dụng R

440
00:23:12,220 --> 00:23:16,480
là bạn có thể ghi lại tất cả các
các khung cho hình ảnh động

441
00:23:16,480 --> 00:23:18,470
và sau đó bạn có thể sử dụng một
program-- bên thứ ba

442
00:23:18,470 --> 00:23:23,630
những điển hình được gọi là FFmpeg
hoặc ImageMagick-- để khâu

443
00:23:23,630 --> 00:23:26,540
tất cả các khung hình của bạn thành một hình ảnh động.

444
00:23:26,540 --> 00:23:28,380
>> Vì vậy, thời gian cho bản demo.

445
00:23:28,380 --> 00:23:31,030

446
00:23:31,030 --> 00:23:37,189
Vì vậy, nếu bạn đang sử dụng bất kỳ hệ thống Unix như
đó là Linux BSD nhưng người sử dụng BSD.

447
00:23:37,189 --> 00:23:39,730
OS X mở một cửa sổ terminal và
gõ R tại dấu nhắc lệnh.

448
00:23:39,730 --> 00:23:42,820
Nếu bạn có R studio hay
như thế, mà cũng làm việc.

449
00:23:42,820 --> 00:23:46,270
Đối với người dùng Windows, bạn nên có
có thể tìm thấy R trong menu Start của bạn.

450
00:23:46,270 --> 00:23:50,390
Nó nên được gọi là một cái gì đó
như R x64 3 điểm bất cứ điều gì.

451
00:23:50,390 --> 00:23:53,110
Mở mà lên đó.

452
00:23:53,110 --> 00:23:58,850
>> Vì vậy, bây giờ hãy để tôi chỉ
mở một cửa sổ terminal.

453
00:23:58,850 --> 00:24:02,562
Tất cả các quyền, tìm kiếm.

454
00:24:02,562 --> 00:24:03,520
Đung Command-Space

455
00:24:03,520 --> 00:24:06,675
CONNER HARRIS: Command-Space, cảm ơn bạn.

456
00:24:06,675 --> 00:24:10,030
Tôi không thường sử dụng máy Mac.

457
00:24:10,030 --> 00:24:13,310
Thiết bị đầu cuối, hiển thị cửa sổ mới.

458
00:24:13,310 --> 00:24:18,120
Cửa sổ mới là thiết lập
cơ bản, R. Vì vậy, bạn sẽ nhận được

459
00:24:18,120 --> 00:24:22,230
một thông điệp chào mừng, một cái gì đó như thế này.

460
00:24:22,230 --> 00:24:31,060
>> Vì vậy, tôi đang sử dụng R tương tác.

461
00:24:31,060 --> 00:24:32,719
Bạn cũng có thể viết kịch bản R của khóa học.

462
00:24:32,719 --> 00:24:34,510
Về cơ bản script chạy
cách chính xác giống như

463
00:24:34,510 --> 00:24:40,250
nếu bạn đang ngồi tại máy tính
gõ vào từng dòng một lúc.

464
00:24:40,250 --> 00:24:42,660
Vì vậy, chúng ta hãy bắt đầu bằng cách làm cho một vector.

465
00:24:42,660 --> 00:24:46,230
Một mũi tên C 1, 2.

466
00:24:46,230 --> 00:24:49,400
1, 2, 4.

467
00:24:49,400 --> 00:24:50,050
OK chắc chắn.

468
00:24:50,050 --> 00:24:51,630
Tôi có thể làm cho kích thước phông chữ lớn hơn.

469
00:24:51,630 --> 00:24:53,030
>> ĐỐI TƯỢNG: Command-Plus

470
00:24:53,030 --> 00:24:53,650
>> CONNER HARRIS: Command-Plus.

471
00:24:53,650 --> 00:24:54,191
Command-Plus.

472
00:24:54,191 --> 00:24:57,610

473
00:24:57,610 --> 00:25:00,370
Tất cả các quyền, làm thế nào vậy?

474
00:25:00,370 --> 00:25:00,870
Tốt?

475
00:25:00,870 --> 00:25:01,551
ĐƯỢC.

476
00:25:01,551 --> 00:25:03,300
Vì vậy, hãy bắt đầu bằng
tuyên bố một danh sách vector.

477
00:25:03,300 --> 00:25:08,710
Làm một, mũi tên, C 1,2,4.

478
00:25:08,710 --> 00:25:11,181
Chúng ta có thể thấy một.

479
00:25:11,181 --> 00:25:12,680
Đừng lo lắng về độ đó.

480
00:25:12,680 --> 00:25:18,590
Các dấu ngoặc là vì vậy nếu bạn in ra
mảng rất dài, chúng ta có thể bạn đang ở đâu.

481
00:25:18,590 --> 00:25:26,987
Một ví dụ là nếu tôi
chỉ muốn phạm vi 2-200.

482
00:25:26,987 --> 00:25:28,820
Nếu tôi in rất
mảng dài, các dấu ngoặc

483
00:25:28,820 --> 00:25:31,060
chỉ để tôi có thể giữ
theo dõi trong đó chỉ số

484
00:25:31,060 --> 00:25:33,250
chúng ta đang ở trên nếu tôi đang tìm
thông qua trực quan này.

485
00:25:33,250 --> 00:25:36,570

486
00:25:36,570 --> 00:25:38,280
Vì vậy, dù sao đi nữa, chúng ta có một.

487
00:25:38,280 --> 00:25:43,326
>> Vì vậy, tôi đã nói trước khi các mảng tương tác
rất độc đáo với, ví dụ,

488
00:25:43,326 --> 00:25:44,450
hoạt động nguyên phân như thế này.

489
00:25:44,450 --> 00:25:46,500
Vì vậy, những gì bạn nghĩ rằng tôi sẽ
nhận được nếu tôi gõ một cộng 1?

490
00:25:46,500 --> 00:25:49,630

491
00:25:49,630 --> 00:25:51,140
Vâng.

492
00:25:51,140 --> 00:25:54,250
Phải, bây giờ tôi sẽ làm cho
mảng khác nhau này.

493
00:25:54,250 --> 00:26:01,650
Hãy nói rằng b c 20,40, 80.

494
00:26:01,650 --> 00:26:03,400
Vậy bạn nghĩ như thế nào
lệnh này sẽ làm gì?

495
00:26:03,400 --> 00:26:09,962

496
00:26:09,962 --> 00:26:10,670
Thêm các yếu tố.

497
00:26:10,670 --> 00:26:14,950
Và như vậy về cơ bản đó là những gì nó.

498
00:26:14,950 --> 00:26:16,740
Vì vậy, điều này là khá thuận tiện.

499
00:26:16,740 --> 00:26:23,800
Vì vậy, tôi làm thế nào về tôi làm điều này. c
là, chúng ta hãy nói, 6 lần 1-10.

500
00:26:23,800 --> 00:26:26,789

501
00:26:26,789 --> 00:26:28,830
Vì vậy, những gì tôi muốn xem
chứa, bạn có nghĩ?

502
00:26:28,830 --> 00:26:37,110

503
00:26:37,110 --> 00:26:38,110
Vì vậy, tất cả các bội của sáu.

504
00:26:38,110 --> 00:26:42,170
Bây giờ, những gì bạn nghĩ
sẽ xảy ra nếu tôi làm thế này?

505
00:26:42,170 --> 00:26:48,090
Tôi sẽ làm một chút rõ ràng hơn này, c, c.

506
00:26:48,090 --> 00:26:50,365
Vì vậy, những gì sẽ xảy ra, làm bạn
nghĩ rằng, nếu tôi làm điều này?

507
00:26:50,365 --> 00:26:51,488
một cộng c.

508
00:26:51,488 --> 00:26:55,550

509
00:26:55,550 --> 00:26:56,050
[Không nghe thấy]

510
00:26:56,050 --> 00:26:58,552

511
00:26:58,552 --> 00:27:02,350
>> Đung Hoặc là một lỗi hoặc nó
chỉ cần thêm ba yếu tố đầu tiên.

512
00:27:02,350 --> 00:27:04,510
>> CONNER HARRIS: Không hẳn.

513
00:27:04,510 --> 00:27:05,522
Đây là những gì chúng tôi đã nhận.

514
00:27:05,522 --> 00:27:08,910
Điều gì xảy ra là một ngắn hơn
mảng, một, đã đạp xe.

515
00:27:08,910 --> 00:27:13,990
Vì vậy, chúng tôi đã nhận 124, 124, 124.

516
00:27:13,990 --> 00:27:15,710
Yeah.

517
00:27:15,710 --> 00:27:18,940
Và về cơ bản, bạn có thể xem
hành vi này trước đây, một cộng với 1,

518
00:27:18,940 --> 00:27:22,190
là một lớp con của hành vi này, nơi
mảng ngắn nhất là chỉ số

519
00:27:22,190 --> 00:27:25,410
1, mà là một mảng một phần tử.

520
00:27:25,410 --> 00:27:27,740
Tôi chỉ nói được tất cả các vector
thời gian thay vì mảng,

521
00:27:27,740 --> 00:27:30,290
bởi vì đó là những gì r
tài liệu thường làm.

522
00:27:30,290 --> 00:27:33,070
Đây là một thói quen ăn sâu c.

523
00:27:33,070 --> 00:27:37,590
>> OK, và vì vậy bây giờ chúng ta có mảng này.

524
00:27:37,590 --> 00:27:38,830
Vì vậy, chúng ta có mảng này, c.

525
00:27:38,830 --> 00:27:41,380
Chúng tôi có thể nhận được bản tóm tắt
thống kê về c, tóm tắt c.

526
00:27:41,380 --> 00:27:46,920

527
00:27:46,920 --> 00:27:48,280
Và đó là tốt đẹp.

528
00:27:48,280 --> 00:27:51,070

529
00:27:51,070 --> 00:27:52,670
Vì vậy, bây giờ chúng ta hãy làm một số thứ ma trận.

530
00:27:52,670 --> 00:27:56,160
Hãy nói rằng m là một ma trận.

531
00:27:56,160 --> 00:27:57,780
Hãy làm cho nó một ba ba một.

532
00:27:57,780 --> 00:28:01,630
Vì vậy nrows bằng 3, và ncols bằng 3.

533
00:28:01,630 --> 00:28:04,190

534
00:28:04,190 --> 00:28:10,710
Và đối với dữ liệu cho phép của do-- vì vậy những gì
Bạn nghĩ điều này sẽ làm gì?

535
00:28:10,710 --> 00:28:15,310

536
00:28:15,310 --> 00:28:16,580
>> Phải, đó là một trong những tiếp theo.

537
00:28:16,580 --> 00:28:17,970
Đó là nrow và ncolumn.

538
00:28:17,970 --> 00:28:22,164

539
00:28:22,164 --> 00:28:24,580
Vì vậy, những gì tôi đã thực hiện Tôi đã là
tuyên bố một ba ba ma trận

540
00:28:24,580 --> 00:28:26,950
và tôi đã vượt qua một mảng chín phần tử.

541
00:28:26,950 --> 00:28:30,530
Vì vậy, logarit của tất cả các
các yếu tố một đến chín.

542
00:28:30,530 --> 00:28:33,400

543
00:28:33,400 --> 00:28:37,285
Và tất cả những giá trị điền
lên xin lỗi array--?

544
00:28:37,285 --> 00:28:38,660
Đung Đó là những cơ sở 10 bản ghi?

545
00:28:38,660 --> 00:28:41,284
CONNER HARRIS: Không, log là
logarit tự nhiên, vì vậy cơ số e.

546
00:28:41,284 --> 00:28:44,886

547
00:28:44,886 --> 00:28:47,010
Vâng, nếu bạn muốn cơ sở
10 log, tôi nghĩ rằng bạn phải

548
00:28:47,010 --> 00:28:51,620
để đăng nhập bất cứ điều gì, chia log 10.

549
00:28:51,620 --> 00:28:56,750
Và do đó, các dữ liệu của [Không nghe thấy] chỉ
lấp đầy mảng, vì vậy trên xuống dưới,

550
00:28:56,750 --> 00:28:59,490
sau đó trái sang phải.

551
00:28:59,490 --> 00:29:06,890
Và nếu bạn muốn làm một số khác
mảng, chúng ta hãy nói n là ma trận.

552
00:29:06,890 --> 00:29:10,317
Hãy làm, tôi không biết, 2-13.

553
00:29:10,317 --> 00:29:11,900
Hoặc tôi sẽ làm điều gì đó thú vị hơn.

554
00:29:11,900 --> 00:29:13,770
Tôi sẽ làm 2-4.

555
00:29:13,770 --> 00:29:15,780
nrow bằng với, hãy nói, 3.

556
00:29:15,780 --> 00:29:18,992
ncol bằng 4.

557
00:29:18,992 --> 00:29:20,360
n.

558
00:29:20,360 --> 00:29:22,090
Vì vậy, chúng tôi đã có này.

559
00:29:22,090 --> 00:29:26,130
>> Và bây giờ nếu chúng ta muốn nhân này,
chúng tôi sẽ làm lần n trăm phần trăm,

560
00:29:26,130 --> 00:29:27,680
bởi vì đó là n.

561
00:29:27,680 --> 00:29:30,234

562
00:29:30,234 --> 00:29:31,400
Và chúng tôi có các sản phẩm ma trận.

563
00:29:31,400 --> 00:29:33,970

564
00:29:33,970 --> 00:29:37,810
Bởi họ cách, bạn có thấy như thế nào
khi tôi tuyên bố n, 2-4

565
00:29:37,810 --> 00:29:43,570
vector đã đạp xe đến
nó lấp đầy tất cả các n?

566
00:29:43,570 --> 00:29:45,710
Nếu bạn muốn chụp
phân hủy eigenvalue,

567
00:29:45,710 --> 00:29:46,960
đây là một cái gì đó chúng ta có thể làm rất dễ dàng.

568
00:29:46,960 --> 00:29:47,709
Chúng tôi có thể làm eigen n.

569
00:29:47,709 --> 00:29:52,290

570
00:29:52,290 --> 00:29:54,600
Và do đó, đây là lần đầu tiên của chúng tôi
gặp phải với một danh sách.

571
00:29:54,600 --> 00:29:57,000
>> Vì vậy, n eigen là một danh sách với hai phím.

572
00:29:57,000 --> 00:29:58,430
Giá trị, đó là mảng này đây.

573
00:29:58,430 --> 00:30:01,030
Và vectơ, đó là mảng này đây.

574
00:30:01,030 --> 00:30:08,240
Vì vậy, nếu bạn muốn trích xuất,
nói, cột thứ ba này

575
00:30:08,240 --> 00:30:13,080
từ các vector riêng ma trận, bởi vì
các vector riêng là vectơ cột.

576
00:30:13,080 --> 00:30:24,400
Vì vậy, chúng ta có thể làm eigen vec dấu n đô la
vectơ, dấu phẩy 3, trong [không nghe được].

577
00:30:24,400 --> 00:30:29,800

578
00:30:29,800 --> 00:30:30,900
Vec.

579
00:30:30,900 --> 00:30:34,100
Là, như bạn có thể mong đợi.

580
00:30:34,100 --> 00:30:39,210
>> Sau đó, nói n lần lần trăm vec.

581
00:30:39,210 --> 00:30:42,610

582
00:30:42,610 --> 00:30:48,320
Vì vậy, kết quả ở đây chắc chắn trông giống như
nếu chúng ta lấy eigenvalue thứ ba ở đây,

583
00:30:48,320 --> 00:30:50,390
tương ứng với
các vector riêng thứ ba.

584
00:30:50,390 --> 00:30:53,190
Nó chỉ nhân tất cả mọi thứ trong
eigenvector này, thành phần khôn ngoan,

585
00:30:53,190 --> 00:30:53,990
bởi eigenvalue.

586
00:30:53,990 --> 00:30:57,760
Và đó là những gì chúng ta mong đợi,
bởi vì đó là những gì giá trị riêng là.

587
00:30:57,760 --> 00:31:00,890
Có ai ở đây không
lấy đại số tuyến tính?

588
00:31:00,890 --> 00:31:02,530
Một vài người, OK.

589
00:31:02,530 --> 00:31:04,030
Chỉ cần bật bộ não của bạn ra cho một chút.

590
00:31:04,030 --> 00:31:07,490

591
00:31:07,490 --> 00:31:20,720
Và quả thực nếu chúng ta lấy eigen n
đồng đô la giá trị dấu hiệu 3 lần vec,

592
00:31:20,720 --> 00:31:21,810
cũng có được điều tương tự.

593
00:31:21,810 --> 00:31:24,726
Nó định dạng khác nhau như là một hàng
vector thay vì một vector cột,

594
00:31:24,726 --> 00:31:25,640
nhưng vấn đề lớn.

595
00:31:25,640 --> 00:31:29,430

596
00:31:29,430 --> 00:31:35,170
Và do đó, những cơ bản là đẹp
những điều mà chúng ta có thể làm gì với ma trận,

597
00:31:35,170 --> 00:31:36,489
danh sách chứng minh.

598
00:31:36,489 --> 00:31:39,030
Tôi phải chứng minh đẹp
điều về chức năng là tốt.

599
00:31:39,030 --> 00:31:41,750
>> Vì vậy, hãy say-- [Không nghe thấy]
chức năng, cuộc gọi cho phép của

600
00:31:41,750 --> 00:31:51,960
nó func thống chống n n squared--
trên thực tế, đó là không thực sự tốt nhất.

601
00:31:51,960 --> 00:31:55,632
a, b, a bình phương cộng với b.

602
00:31:55,632 --> 00:31:58,547

603
00:31:58,547 --> 00:32:00,380
Vì vậy, một điều về
chức năng, một lần nữa, là họ

604
00:32:00,380 --> 00:32:01,963
không cần phải báo cáo lợi nhuận rõ ràng.

605
00:32:01,963 --> 00:32:04,250
Vì vậy, bạn có thể just-- sự
Tuyên bố cuối cùng được đánh giá

606
00:32:04,250 --> 00:32:07,502
sẽ được tuyên bố trở lại,
hoặc giá trị trả về.

607
00:32:07,502 --> 00:32:10,460
Vì vậy, trong trường hợp này, chúng ta chỉ đánh giá
một tuyên bố, một cộng với bình phương b.

608
00:32:10,460 --> 00:32:12,043
Đó sẽ là sự trở về giá trị mặc định.

609
00:32:12,043 --> 00:32:14,530
Nó không bao giờ đau để đưa vào
giá trị trả lại một cách rõ ràng,

610
00:32:14,530 --> 00:32:16,880
đặc biệt là nếu bạn đang đối phó với một
chức năng logic rất phức tạp

611
00:32:16,880 --> 00:32:17,380
Dòng chảy.

612
00:32:17,380 --> 00:32:18,450
Nhưng bạn không cần đến chúng.

613
00:32:18,450 --> 00:32:24,890
Vì vậy, bây giờ chúng tôi có thể làm func 5, 1, và
này về cơ bản là những gì bạn mong muốn.

614
00:32:24,890 --> 00:32:29,146

615
00:32:29,146 --> 00:32:31,270
Cái gì khác chúng ta có thể làm,
chúng tôi thực sự có thể làm func b

616
00:32:31,270 --> 00:32:33,260
bằng 1, một bằng 5.

617
00:32:33,260 --> 00:32:36,870

618
00:32:36,870 --> 00:32:40,770
Vì vậy, nếu chúng ta xác định số lượng ở đây,
mà lập luận đi để mà tranh luận

619
00:32:40,770 --> 00:32:44,680
trong chức năng, chúng ta có thể lật xung quanh
những giá trị này bất cứ nơi nào chúng ta muốn.

620
00:32:44,680 --> 00:32:48,405
>> Đung Có một lý do
để viết nó ra với các b

621
00:32:48,405 --> 00:32:52,404
bằng như trái ngược với chỉ sử dụng
những con số và các dấu phẩy?

622
00:32:52,404 --> 00:32:54,820
CONNER HARRIS: Yeah, thường
làm điều này nếu bạn có chức năng

623
00:32:54,820 --> 00:32:58,540
với rất nhiều tranh cãi.

624
00:32:58,540 --> 00:33:00,690
Điều đó thường có thể được như thế
lá cờ mà bạn muốn chỉ

625
00:33:00,690 --> 00:33:03,130
muốn sử dụng trong những dịp hiếm hoi.

626
00:33:03,130 --> 00:33:06,740
Và cách này bạn có thể only-- bạn
có thể tham khảo những lập luận cụ thể

627
00:33:06,740 --> 00:33:09,110
mà bạn muốn sử dụng
giá trị mặc định không cho,

628
00:33:09,110 --> 00:33:14,470
và bạn không cần phải viết ra một
bó cờ bằng giả sau khi họ.

629
00:33:14,470 --> 00:33:19,710
Hoặc tôi có thể viết này một lần nữa với
một giá trị mặc định như b = 2.

630
00:33:19,710 --> 00:33:26,289
Và sau đó tôi có thể làm f func,
Tôi sẽ làm 4, 1 thời gian này.

631
00:33:26,289 --> 00:33:28,580
Và 17, đó là 4 phương
cộng với 1, như bạn mong đợi.

632
00:33:28,580 --> 00:33:34,290
>> Nhưng tôi cũng có thể chỉ
gọi này với func 4,

633
00:33:34,290 --> 00:33:36,970
và tôi sẽ nhận được 18, vì
Tôi không chỉ định b.

634
00:33:36,970 --> 00:33:38,550
Vì vậy, b được các giá trị mặc định của 2.

635
00:33:38,550 --> 00:33:41,700

636
00:33:41,700 --> 00:33:47,200
>> OK, vì vậy bây giờ nếu bạn
sau cùng với các bản demo,

637
00:33:47,200 --> 00:33:51,010
gõ dòng này tại lệnh của bạn
nhắc và xem những gì đi lên.

638
00:33:51,010 --> 00:33:52,090
Trên thực tế, không làm điều đó.

639
00:33:52,090 --> 00:33:52,590
Loại này.

640
00:33:52,590 --> 00:33:57,780

641
00:33:57,780 --> 00:34:01,000
Bạn sẽ nhận được một cái gì đó như thế này.

642
00:34:01,000 --> 00:34:04,780
Vì vậy mtcars được tích hợp sẵn trong dữ liệu
thiết cho cuộc biểu tình này

643
00:34:04,780 --> 00:34:13,550
mục đích mà đến with-- mà đến
tại theo mặc định với phân phối r của bạn.

644
00:34:13,550 --> 00:34:19,211
Đây là một tập hợp các số liệu thống kê từ
một vấn đề năm 1974 của tạp chí Motor Trend

645
00:34:19,211 --> 00:34:20,710
trên một số mẫu xe khác nhau.

646
00:34:20,710 --> 00:34:28,270
>> Vì vậy, có dặm mỗi gallon, cylinders--
Tôi quên những gì disp is-- mã lực.

647
00:34:28,270 --> 00:34:31,610

648
00:34:31,610 --> 00:34:32,420
Có lẽ.

649
00:34:32,420 --> 00:34:36,920
Nếu bạn chỉ cần chiếc xe Google MT,
sau đó một trong những kết quả đầu tiên

650
00:34:36,920 --> 00:34:38,730
sẽ được từ
tài liệu chính thức r

651
00:34:38,730 --> 00:34:41,080
và nó sẽ giải thích
tất cả các trường dữ liệu.

652
00:34:41,080 --> 00:34:47,020
Vì vậy, trọng lượng is-- wt là
trọng lượng của chiếc xe trong tấn.

653
00:34:47,020 --> 00:34:48,880
Q giây là thời gian quý dặm.

654
00:34:48,880 --> 00:34:52,409

655
00:34:52,409 --> 00:34:55,850
Vì vậy, bây giờ chúng tôi có thể làm một số những điều thú vị
về xe MT là một trường dữ liệu.

656
00:34:55,850 --> 00:35:01,640
>> Vì vậy, chúng ta có thể làm mọi thứ
như tên hàng, xe mt.

657
00:35:01,640 --> 00:35:05,490
Và đây là một danh sách của tất cả các hàng trong
tập dữ liệu đó là tên của chiếc xe.

658
00:35:05,490 --> 00:35:10,780
Chúng tôi có thể làm colnames, mt xe này.

659
00:35:10,780 --> 00:35:15,500
Nếu bạn làm xe mt,
chỉ số tiểu số, giống như 2.

660
00:35:15,500 --> 00:35:18,177
chúng tôi nhận được cột thứ hai trong số
này, đó sẽ là hình trụ.

661
00:35:18,177 --> 00:35:19,370
>> Đung bạn đã làm gì?

662
00:35:19,370 --> 00:35:21,570
>> CONNER HARRIS: Tôi đánh máy
mt ô tô, khung e,

663
00:35:21,570 --> 00:35:24,180
đó đã cho tôi thứ hai
cột ra khỏi xe tấn.

664
00:35:24,180 --> 00:35:34,501

665
00:35:34,501 --> 00:35:38,110
Hoặc nếu chúng ta muốn có một hàng, tôi có thể loại
mtcars dấu phẩy 2, ví dụ.

666
00:35:38,110 --> 00:35:41,850

667
00:35:41,850 --> 00:35:46,390
Khác vòng 2 dấu phẩy, như thế.

668
00:35:46,390 --> 00:35:48,880
Và rằng đi trong hàng của bạn.

669
00:35:48,880 --> 00:35:54,680
Điều này ở đây chỉ mang lại cho bạn một
cột, nhưng cột như là một vector.

670
00:35:54,680 --> 00:36:04,634

671
00:36:04,634 --> 00:36:06,425
Tôi chỉ nhận ra bây giờ tôi
quên để chứng minh

672
00:36:06,425 --> 00:36:09,150
một số điều thú vị về vectơ
mà bạn có thể làm với các chỉ số.

673
00:36:09,150 --> 00:36:10,480
Vì vậy, hãy để tôi làm điều đó ngay bây giờ.

674
00:36:10,480 --> 00:36:17,130
Vì vậy, chúng ta hãy làm c gets-- đặt
này trên pause-- 2 lần 1-10.

675
00:36:17,130 --> 00:36:21,360
Vì vậy, c chỉ là có được
các vector 2 đến 20.

676
00:36:21,360 --> 00:36:24,640
Tôi có thể có các yếu tố như thế này, c2.

677
00:36:24,640 --> 00:36:30,942
Tôi có thể vượt qua trong một vector
như thế này, c-- cho tôi

678
00:36:30,942 --> 00:36:34,470
sử dụng tên khác so với c, như vec c.

679
00:36:34,470 --> 00:36:37,591

680
00:36:37,591 --> 00:36:39,340
Về cơ bản, tôi đang làm
này, do đó bạn không nhận được

681
00:36:39,340 --> 00:36:45,010
nhầm lẫn giữa c như là một
chức năng xây dựng vector,

682
00:36:45,010 --> 00:36:48,800
và sau đó c là một tên biến.

683
00:36:48,800 --> 00:36:53,120
Ngoặc Vec c 4, 5, 7.

684
00:36:53,120 --> 00:36:56,540
Điều này sẽ làm cho tôi ra thứ tư, thứ năm,
và bảy yếu tố của mảng.

685
00:36:56,540 --> 00:37:01,740
Tôi có thể làm vec, đặt trong một âm
chỉ số, như tiêu cực 4.

686
00:37:01,740 --> 00:37:06,500
Điều đó sẽ giúp tôi ra khỏi đây với
yếu tố thứ tư loại bỏ.

687
00:37:06,500 --> 00:37:10,140
Sau đó, nếu tôi muốn làm lát,
Tôi có thể làm vec 2 thông qua 6.

688
00:37:10,140 --> 00:37:15,480
2 ruột 6 chỉ khác là
vector, mà là 2, 3, 4, 5, 6.

689
00:37:15,480 --> 00:37:18,230
Phun ra rằng.

690
00:37:18,230 --> 00:37:20,770
>> Vì vậy, dù sao đi nữa, trở lại xe mt.

691
00:37:20,770 --> 00:37:26,650

692
00:37:26,650 --> 00:37:28,450
Vì vậy, chúng ta hãy làm một số hồi quy.

693
00:37:28,450 --> 00:37:34,240
Hãy nói rằng mô hình gets-- hãy
tuyến tính regress-- Tôi không biết.

694
00:37:34,240 --> 00:37:41,780
Đầu tiên chúng ta hãy làm đính kèm mtcars, tất nhiên.

695
00:37:41,780 --> 00:37:44,870

696
00:37:44,870 --> 00:38:00,010
Vì vậy, [nghe được] mô hình lm, hãy thoái
dặm mỗi gallon vào cân nặng dấu ngã.

697
00:38:00,010 --> 00:38:03,300
Và sau đó khung dữ liệu là mtcars.

698
00:38:03,300 --> 00:38:06,830
Vì vậy, mô hình tóm tắt.

699
00:38:06,830 --> 00:38:12,900

700
00:38:12,900 --> 00:38:15,595
>> OK, vì vậy điều này có vẻ hơi phức tạp.

701
00:38:15,595 --> 00:38:19,380
Nhưng về cơ bản, nhìn thấy là nếu chúng tôi
cố gắng thể hiện dặm cho mỗi gallon

702
00:38:19,380 --> 00:38:23,970
như là một hàm tuyến tính của trọng lượng,
sau đó chúng tôi có dòng này ở đây,

703
00:38:23,970 --> 00:38:28,730
mà chặn tại 37,28.

704
00:38:28,730 --> 00:38:33,830
37,28 sẽ là dặm lý thuyết
mỗi gallon của một chiếc xe có trọng lượng bằng không.

705
00:38:33,830 --> 00:38:41,210
Và sau đó cho mỗi tấn bổ sung,
bạn gõ khoảng năm dặm mỗi gallon

706
00:38:41,210 --> 00:38:42,440
tắt của đó.

707
00:38:42,440 --> 00:38:45,120
Cả hai hệ số bạn
có thể thấy, sai số chuẩn đó.

708
00:38:45,120 --> 00:38:47,870
Và họ rất
ý nghĩa thống kê.

709
00:38:47,870 --> 00:38:55,740
>> Vì vậy, chúng ta có thể rất chắc chắn để
1 e 10 đến âm 10.

710
00:38:55,740 --> 00:38:59,510
Vì vậy, 1 lần một cái gì đó để tiêu cực
10, rằng nếu bạn thực hiện một chiếc xe nặng hơn,

711
00:38:59,510 --> 00:39:01,440
nó sẽ có dặm tồi tệ hơn cho mỗi gallon.

712
00:39:01,440 --> 00:39:04,940

713
00:39:04,940 --> 00:39:07,250
Hoặc chúng ta có thể kiểm tra một số mô hình khác.

714
00:39:07,250 --> 00:39:09,230
Giống như thay vì
thoái này trên trọng lượng,

715
00:39:09,230 --> 00:39:12,600
hãy thoái nó vào nhật ký của trọng lượng,
bởi vì có lẽ các cân hiệu quả

716
00:39:12,600 --> 00:39:15,690
trên quãng đường đi là bằng cách nào đó không tuyến tính.

717
00:39:15,690 --> 00:39:18,540
>> Điều này đã cho chúng tôi một r bình phương của 0,7528.

718
00:39:18,540 --> 00:39:19,610
Vì vậy, hãy cố gắng này.

719
00:39:19,610 --> 00:39:21,485
Lần này chúng ta hãy làm một
biến khác nhau, quá.

720
00:39:21,485 --> 00:39:22,500
Model2.

721
00:39:22,500 --> 00:39:24,800
Vì vậy, tóm tắt, model2.

722
00:39:24,800 --> 00:39:28,200

723
00:39:28,200 --> 00:39:31,390
Được rồi, vậy một lần nữa, chúng tôi
có dòng này phù hợp tốt nhất của chúng tôi ở đây.

724
00:39:31,390 --> 00:39:36,160
Và điều này time-- này là nói,
về cơ bản là mỗi khi bạn

725
00:39:36,160 --> 00:39:38,090
tăng trọng lượng của
một chiếc xe do một yếu tố của e

726
00:39:38,090 --> 00:39:40,580
bạn bị mất này nhiều dặm mỗi gallon.

727
00:39:40,580 --> 00:39:43,210

728
00:39:43,210 --> 00:39:50,326
>> Và vì vậy thời gian này tiêu chuẩn còn lại của chúng tôi
lỗi it-- đó không quan trọng, thực sự.

729
00:39:50,326 --> 00:39:53,540
Các lỗi tiêu chuẩn còn lại là
về cơ bản chỉ là sai số chuẩn

730
00:39:53,540 --> 00:39:57,760
rằng bạn đã để lại sau khi bạn
lấy đi các đường xu hướng.

731
00:39:57,760 --> 00:40:02,805
Và r bình phương của chúng tôi ở đây là 0,81,
đó là một chút tốt hơn so với những gì

732
00:40:02,805 --> 00:40:07,640
chúng ta có trước, 0,52.

733
00:40:07,640 --> 00:40:09,750
>> Và vì vậy bây giờ chúng ta hãy thêm một
hạn để hồi quy này.

734
00:40:09,750 --> 00:40:13,020
Vì vậy, hãy thoái dặm cho mỗi gallon
cả trên nhật ký của các trọng

735
00:40:13,020 --> 00:40:21,130
và, chúng ta hãy làm, q dặm,
Hiện phần tư dặm.

736
00:40:21,130 --> 00:40:26,190
OK, nó phải có the-- tất cả các quyền, QseC.

737
00:40:26,190 --> 00:40:26,690
QseC.

738
00:40:26,690 --> 00:40:30,630

739
00:40:30,630 --> 00:40:35,000
Actually-- xin lỗi, những gì?

740
00:40:35,000 --> 00:40:37,000
Hãy để tôi gọi cái gì đó này
khác ngoài model2.

741
00:40:37,000 --> 00:40:38,000
Hãy để tôi gọi model3 này.

742
00:40:38,000 --> 00:40:40,860

743
00:40:40,860 --> 00:40:42,900
Và bây giờ chúng ta có thể làm bản tóm tắt model3.

744
00:40:42,900 --> 00:40:46,850

745
00:40:46,850 --> 00:40:49,100
Và như vậy một lần nữa, đây là cơ bản
những gì bạn có thể mong đợi.

746
00:40:49,100 --> 00:40:51,750
Bạn có chặn tích cực.

747
00:40:51,750 --> 00:40:54,550
Các hiệu quả ngày càng tăng
trọng lượng là tiêu cực.

748
00:40:54,550 --> 00:40:58,490
Và hiệu quả
tăng thời gian tư dặm

749
00:40:58,490 --> 00:41:02,420
là tích cực, nhưng dù
ít hơn so với trọng lượng.

750
00:41:02,420 --> 00:41:06,010
Bây giờ trực giác, bạn có thể làm cho tinh thần của
này bằng cách nói rằng suy nghĩ về những chiếc xe thể thao.

751
00:41:06,010 --> 00:41:08,950
Có một khả năng tăng tốc rất nhanh,
rất ngắn thời gian quý dặm.

752
00:41:08,950 --> 00:41:13,729
Họ cũng đang sử dụng gas hơn,
trong khi chiếc xe hợp lý hơn sẽ

753
00:41:13,729 --> 00:41:16,020
có khả năng tăng tốc chậm hơn,
lần phần tư dặm cao,

754
00:41:16,020 --> 00:41:20,890
và sử dụng khí đốt ít ,, vậy
dặm cao hơn cho mỗi gallon.

755
00:41:20,890 --> 00:41:21,390
Thật tuyệt.

756
00:41:21,390 --> 00:41:23,431
Và vì vậy bây giờ nó là thời gian để
vẽ một cái gì đó như thế này.

757
00:41:23,431 --> 00:41:27,810
Vì vậy, hãy do-- do đó, trần
xương chúng ta có thể làm plots--

758
00:41:27,810 --> 00:41:35,280
bởi vì tôi đã gắn khung dữ liệu này
before-- chúng ta chỉ có thể làm lô, mpg wt.

759
00:41:35,280 --> 00:41:38,762

760
00:41:38,762 --> 00:41:39,720
Thực hiện điều này lớn hơn một chút.

761
00:41:39,720 --> 00:41:55,050

762
00:41:55,050 --> 00:41:57,350
Có, chúng tôi về cơ bản có một
biểu đồ phân tán, nhưng những điểm

763
00:41:57,350 --> 00:41:58,690
là loại khó để nhìn thấy trên này.

764
00:41:58,690 --> 00:42:04,860

765
00:42:04,860 --> 00:42:10,900
>> Tôi không nhớ ngay những gì
Cú pháp là cho thay đổi cốt truyện.

766
00:42:10,900 --> 00:42:14,100
Vì vậy, tôi đoán đây sẽ là
một thời điểm tốt để đưa lên,

767
00:42:14,100 --> 00:42:18,000
có một sự trợ giúp dựng sẵn rất đẹp
tính năng, giúp đỡ báo giá hoạt động tên.

768
00:42:18,000 --> 00:42:21,690
Chúng tôi sẽ mang đến cơ bản
bất cứ điều gì bạn muốn.

769
00:42:21,690 --> 00:42:28,010

770
00:42:28,010 --> 00:42:32,730
Tôi nghĩ rằng tôi thực sự sẽ làm điều này
loại bằng p cho điểm lô.

771
00:42:32,730 --> 00:42:34,369
Đã làm điều đó thay đổi bất cứ điều gì?

772
00:42:34,369 --> 00:42:35,160
Và không có, không thực sự.

773
00:42:35,160 --> 00:42:39,160

774
00:42:39,160 --> 00:42:39,660
Được rồi.

775
00:42:39,660 --> 00:42:46,760

776
00:42:46,760 --> 00:42:49,580
>> Đối với một số lý do, khi tôi đã làm điều này
trên máy tính của riêng mình trong khi trước đây,

777
00:42:49,580 --> 00:42:52,080
tất cả các điểm phân tán
là rõ ràng hơn nhiều.

778
00:42:52,080 --> 00:43:06,390

779
00:43:06,390 --> 00:43:13,970
Nhưng dù sao, là những loại phân tán của thể nhìn thấy?

780
00:43:13,970 --> 00:43:15,124
Có ai ở đó.

781
00:43:15,124 --> 00:43:16,165
Một vài đó, một vài có.

782
00:43:16,165 --> 00:43:18,860

783
00:43:18,860 --> 00:43:21,185
Bạn có thể sắp xếp gặp họ, phải không?

784
00:43:21,185 --> 00:43:24,310
Vì vậy, nếu chúng ta muốn thêm một dòng phù hợp nhất
để âm mưu này ở đây, đó là một chút trần

785
00:43:24,310 --> 00:43:29,290
bones-- cho tôi làm cho nó một chút đẹp hơn.

786
00:43:29,290 --> 00:43:38,075
Chính bằng và trọng lượng.

787
00:43:38,075 --> 00:43:46,322

788
00:43:46,322 --> 00:43:49,740
Dặm mỗi gallon.

789
00:43:49,740 --> 00:43:53,570
Một lần nữa, bạn có thể thấy hữu ích
đối số tùy chọn ở đây với cũng

790
00:43:53,570 --> 00:43:58,090
không phải đặt mọi thứ trong một
thứ tự nhất định với đối số bàn phím

791
00:43:58,090 --> 00:44:01,600
khi bạn có âm mưu, bởi vì
những mất rất nhiều tranh cãi.

792
00:44:01,600 --> 00:44:07,490
>> Xlab bằng trọng lượng, trọng lượng, tấn.

793
00:44:07,490 --> 00:44:10,091

794
00:44:10,091 --> 00:44:10,590
Được rồi.

795
00:44:10,590 --> 00:44:17,340

796
00:44:17,340 --> 00:44:21,480
OK, yeah, thiết bị này
đang được một chút khó chịu.

797
00:44:21,480 --> 00:44:30,160
Nhưng bạn có thể nhìn thấy loại lên ở đó,
có một tiêu đề đồ thị trên mặt.

798
00:44:30,160 --> 00:44:35,260
Trên đây there's-- ở phía dưới
ở đây có những trục nhãn.

799
00:44:35,260 --> 00:44:37,700
Tôi không nhớ ngay
những gì các lệnh ars--

800
00:44:37,700 --> 00:44:41,000
những gì các chức năng là để tăng
kích thước của những nhãn và tiêu đề,

801
00:44:41,000 --> 00:44:43,110
nhưng họ đang có.

802
00:44:43,110 --> 00:44:46,625
>> Và như vậy, nếu chúng ta muốn
thêm dòng phù hợp nhất,

803
00:44:46,625 --> 00:44:49,250
chúng ta có thể làm điều gì đó like-- tôi
có cú pháp viết lên đây.

804
00:44:49,250 --> 00:44:52,280

805
00:44:52,280 --> 00:45:11,130
Vì vậy, hãy nhớ chúng ta chỉ cần thêm mô hình
là mpg, trọng lượng, mtcars.

806
00:45:11,130 --> 00:45:16,470
Và vì vậy nếu tôi muốn thêm một sự phù hợp tốt nhất
dòng, tôi có thể làm một mô hình dòng b.

807
00:45:16,470 --> 00:45:18,556
Và sự bùng nổ, chúng tôi có một dòng phù hợp nhất.

808
00:45:18,556 --> 00:45:19,970
Đó là loại khó để nhìn thấy một lần nữa.

809
00:45:19,970 --> 00:45:22,178
Tôi khá tiếc về
khó khăn công nghệ.

810
00:45:22,178 --> 00:45:25,230
Nhưng nó chạy về cơ bản
trên trái sang góc dưới bên phải.

811
00:45:25,230 --> 00:45:27,550
>> Và nếu quy mô là
lớn hơn, bạn có thể nhìn thấy

812
00:45:27,550 --> 00:45:31,260
mà đánh chặn là những gì bạn có thể
tìm thấy từ các số liệu thống kê tóm tắt

813
00:45:31,260 --> 00:45:34,790
nếu bạn gõ mô hình tóm tắt.

814
00:45:34,790 --> 00:45:40,130
OK, vì vậy tôi hy vọng tất cả mọi người được
một cái gì đó của một ý thức về những gì

815
00:45:40,130 --> 00:45:42,030
R là, những gì nó có tốt cho.

816
00:45:42,030 --> 00:45:45,520
Bạn có thể làm cho mảnh đất xa đẹp hơn
này vào thời gian riêng của bạn, nếu bạn thích.

817
00:45:45,520 --> 00:45:50,100

818
00:45:50,100 --> 00:45:53,950
>> Vì vậy, các giao diện chức năng nước ngoài.

819
00:45:53,950 --> 00:46:00,330
Đây là điều mà không phải là thường
bảo hiểm trong các bài giảng nhập môn

820
00:46:00,330 --> 00:46:03,560
hoặc bất cứ điều gì giới thiệu cho r.

821
00:46:03,560 --> 00:46:05,584
Nó không có khả năng bạn sẽ cần đến nó.

822
00:46:05,584 --> 00:46:08,000
Tuy nhiên, tôi thấy nó hữu ích trong
các dự án riêng của tôi trong quá khứ.

823
00:46:08,000 --> 00:46:10,984
Và không có tốt
hướng dẫn cho nó trực tuyến.

824
00:46:10,984 --> 00:46:12,900
Vì vậy, tôi chỉ cần đi tới
vội vàng tất cả các bạn thông qua này

825
00:46:12,900 --> 00:46:16,606
và sau đó bạn có thể tự do rời khỏi.

826
00:46:16,606 --> 00:46:18,480
Và do đó, các nước ngoài
giao diện chức năng là gì

827
00:46:18,480 --> 00:46:23,130
bạn có thể sử dụng để gọi ra để xem
chức năng với một R. Bên trong,

828
00:46:23,130 --> 00:46:29,850
R được xây dựng trên số học C. R chỉ là
64-bit điểm số học của C,

829
00:46:29,850 --> 00:46:32,852
đó là kiểu double [không nghe được].

830
00:46:32,852 --> 00:46:35,060
Và bạn có thể muốn làm
này cho một loạt các lý do.

831
00:46:35,060 --> 00:46:39,250
Đối với một, R được giải thích, đó là
không được biên dịch xuống mã máy.

832
00:46:39,250 --> 00:46:42,170
Vì vậy, bạn có thể viết lại của bạn
vòng bên trong C và sau đó nhận được

833
00:46:42,170 --> 00:46:45,920
lợi thế của việc sử dụng R. Like
nó là nhiều hơn một chút thuận tiện hơn C.

834
00:46:45,920 --> 00:46:48,899
Nó có đồ họa tốt hơn
cơ sở vật chất và không có điều gì.

835
00:46:48,899 --> 00:46:51,690
Và trong khi vẫn có thể có được
tốc độ đầu ra của các vòng trong,

836
00:46:51,690 --> 00:46:53,650
đó là nơi mà bạn thực sự cần nó.

837
00:46:53,650 --> 00:46:56,330
>> Dùng lại các thư viện C hiện có,
đó cũng là quan trọng.

838
00:46:56,330 --> 00:47:00,320
Nếu bạn có một số thư viện C cho như thế,
Tôi không biết, biến đổi Fourier,

839
00:47:00,320 --> 00:47:05,190
hoặc một số rất Thái cổ
thống kê thủ tục sử dụng

840
00:47:05,190 --> 00:47:09,470
trong vật lý học thiên năng lượng cao
hoặc một cái gì đó, tôi không biết.

841
00:47:09,470 --> 00:47:13,058
Vật lý học thiên năng lượng cao
thậm chí không một suy nghĩ, tôi nghĩ.

842
00:47:13,058 --> 00:47:16,480
Nhưng bạn có thể làm điều đó thay vì có
để viết một cổng R bản xứ của họ.

843
00:47:16,480 --> 00:47:22,725
Và trên the-- và một lần nữa, giống như nếu bạn
tìm trong hầu hết các thư viện mặc định của R,

844
00:47:22,725 --> 00:47:25,600
vào các ruột, phần bên trong là
sẽ sử dụng các chức năng nước ngoài

845
00:47:25,600 --> 00:47:26,724
giao diện rất rộng rãi.

846
00:47:26,724 --> 00:47:31,630
Họ sẽ có những thứ như Fourier
biến hoặc máy tính tương quan

847
00:47:31,630 --> 00:47:34,890
hệ số được viết bằng C, và họ sẽ
chỉ có R hàm bao quanh chúng.

848
00:47:34,890 --> 00:47:38,230
Giao diện là một
chút khó khăn. tôi nghĩ

849
00:47:38,230 --> 00:47:43,750
khó khăn của nó được phóng đại trong một
rất nhiều các hướng dẫn, bạn sẽ tìm thấy.

850
00:47:43,750 --> 00:47:46,200
Nhưng tuy nhiên, nó là một chút bối rối.

851
00:47:46,200 --> 00:47:48,650
Và tôi đã không thể
tìm một hướng dẫn tốt cho nó,

852
00:47:48,650 --> 00:47:51,980
vì vậy đây là nó ngay bây giờ.

853
00:47:51,980 --> 00:47:55,360
Một lần nữa, toàn bộ phân khúc này
là nhiều hơn để tham khảo sau này.

854
00:47:55,360 --> 00:47:57,687
Đừng lo lắng về việc sao chép
tất cả mọi thứ xuống ngay bây giờ.

855
00:47:57,687 --> 00:48:00,020
Vì vậy, các hướng dẫn sau đây
là cho các hệ thống Unix-like,

856
00:48:00,020 --> 00:48:05,150
Linux, BSD, OS X. Tôi không biết
cách này hoạt động trên Windows,

857
00:48:05,150 --> 00:48:08,280
nhưng xin vui lòng chỉ không làm bạn
dự án cuối cùng trên Windows.

858
00:48:08,280 --> 00:48:10,790

859
00:48:10,790 --> 00:48:12,460
Bạn thực sự không muốn.

860
00:48:12,460 --> 00:48:14,770
Unix là bộ tốt hơn nhiều
up cho lập trình bình thường.

861
00:48:14,770 --> 00:48:19,320

862
00:48:19,320 --> 00:48:21,390
Vì vậy, về cơ bản nước ngoài
chức năng giao diện.

863
00:48:21,390 --> 00:48:24,420
Nếu bạn muốn viết một C
chức năng để sử dụng với R,

864
00:48:24,420 --> 00:48:27,250
nó có để có tất cả các
đối số là con trỏ.

865
00:48:27,250 --> 00:48:30,666
>> Vì vậy, đối với các giá trị duy nhất, điều này
có nghĩa là nó chỉ ra giá trị.

866
00:48:30,666 --> 00:48:33,040
Đối với mảng, đây là một con trỏ
đến các yếu tố đầu tiên,

867
00:48:33,040 --> 00:48:36,750
là những gì tên mảng thực sự có ý nghĩa.

868
00:48:36,750 --> 00:48:40,140
Một lần nữa, đây là một cái gì đó bạn nên có
khá hoàn toàn xuống sau khi p thiết lập năm.

869
00:48:40,140 --> 00:48:43,334
Tên mảng là chỉ con trỏ
đến các yếu tố đầu tiên,

870
00:48:43,334 --> 00:48:44,750
Các loại nổi-điểm là đôi.

871
00:48:44,750 --> 00:48:47,310
Và chức năng của bạn phải trả về void.

872
00:48:47,310 --> 00:48:50,810
Cách duy nhất mà nó có thể
thực sự cho R gì đã xảy ra

873
00:48:50,810 --> 00:48:54,410
là bằng cách thay đổi các bộ nhớ mà R đã cho
cho nó thông qua các chức năng nước ngoài

874
00:48:54,410 --> 00:48:54,910
giao diện.

875
00:48:54,910 --> 00:48:58,180

876
00:48:58,180 --> 00:49:00,127
>> Vì vậy, tôi đã viết này
ví dụ ở đây, đây là

877
00:49:00,127 --> 00:49:02,460
một chức năng mà tính toán sử dụng
dot sản phẩm của hai vectơ.

878
00:49:02,460 --> 00:49:05,060
Phải mất hai đối số, vec1, vec2,
đó là các vector tự,

879
00:49:05,060 --> 00:49:06,934
và sau đó n, mà là một
chiều dài, bởi vì một lần nữa,

880
00:49:06,934 --> 00:49:12,630
R đã xây dựng trong [không nghe được] để tìm hiểu
độ dài của vectơ, nhưng C không.

881
00:49:12,630 --> 00:49:16,182
Trong C, vectơ là một tùy ý
đoạn phân cách của bộ nhớ.

882
00:49:16,182 --> 00:49:17,890
Vì vậy, cách bạn có thể
tính toán dấu chấm sản phẩm

883
00:49:17,890 --> 00:49:23,470
được chỉ định này ra tham số
không và sau đó lặp qua

884
00:49:23,470 --> 00:49:28,760
từ 1 đến n sao, bởi vì
n là một con trỏ đến chiều dài,

885
00:49:28,760 --> 00:49:32,929
chỉ cần thêm một cái gì đó để
này ra tham số.

886
00:49:32,929 --> 00:49:34,970
Và nó có thể được thực hành tốt
nếu bạn đang đi làm

887
00:49:34,970 --> 00:49:37,270
này để viết hai chức năng riêng biệt C.

888
00:49:37,270 --> 00:49:41,970
Một trong số họ has-- một trong số họ chỉ
có các tham số và các loại

889
00:49:41,970 --> 00:49:43,970
rằng họ sẽ thường có trong C.

890
00:49:43,970 --> 00:49:47,780
>> Vì vậy, phải mất một mảng
đối số là con trỏ.

891
00:49:47,780 --> 00:49:57,090
Nhưng lập luận duy nhất có giá trị như n,
nó chỉ mất như giá trị của bản sao,

892
00:49:57,090 --> 00:49:57,917
mà không có con trỏ.

893
00:49:57,917 --> 00:49:59,750
Và sau đó nó không
[Không nghe thấy] ra con trỏ.

894
00:49:59,750 --> 00:50:01,290
Và sau đó bạn có thể có
một khác nhau, về cơ bản,

895
00:50:01,290 --> 00:50:03,623
chức năng bao bọc mà về cơ bản
xử lý các yêu cầu

896
00:50:03,623 --> 00:50:07,740
các chức năng nước ngoài
giao diện cho bạn.

897
00:50:07,740 --> 00:50:11,840
>> Cách bạn gọi này trong R là, một lần
bạn có chức năng của bạn được viết bằng C,

898
00:50:11,840 --> 00:50:17,770
bạn gõ cmd shlib R, R
thư viện chia sẻ lệnh,

899
00:50:17,770 --> 00:50:20,110
foo dot c, hoặc bất cứ điều gì
Tên tập tin của bạn,

900
00:50:20,110 --> 00:50:23,020
và các hệ điều hành bao không có trong thiết bị đầu cuối R.

901
00:50:23,020 --> 00:50:25,200
Và điều này sẽ tạo ra một
thư viện gọi là foo chấm như vậy.

902
00:50:25,200 --> 00:50:28,180
Và sau đó bạn có thể tải nó trong
kịch bản của chúng tôi hoặc tương tác

903
00:50:28,180 --> 00:50:32,310
với lệnh dyn dot tải.

904
00:50:32,310 --> 00:50:35,720
Sau đó, có một chức năng
trong R được gọi là chấm c.

905
00:50:35,720 --> 00:50:39,310
>> Này có lập luận rằng là
đầu tiên tên của hàm trong C

906
00:50:39,310 --> 00:50:40,970
mà bạn muốn gọi.

907
00:50:40,970 --> 00:50:43,920
Và sau đó tất cả các thông số
đến chức năng mà,

908
00:50:43,920 --> 00:50:45,420
họ phải theo đúng thứ tự.

909
00:50:45,420 --> 00:50:48,580
Bạn phải sử dụng các loại
chức năng cưỡng chế như số nguyên, như

910
00:50:48,580 --> 00:50:52,050
đôi, như nhân vật, và là hợp lý.

911
00:50:52,050 --> 00:50:54,710
Và sau đó khi nó trả về
danh sách, mà lại chỉ là

912
00:50:54,710 --> 00:50:57,550
một mảng liên kết của các
tên tham số và các giá trị

913
00:50:57,550 --> 00:51:00,950
sau khi chức năng đã chạy.

914
00:51:00,950 --> 00:51:08,520
>> Vì vậy, trong trường hợp này, vì dot sản có
đối số vec1, vec2, và int n, n ra.

915
00:51:08,520 --> 00:51:11,980
Để chấm c chúng ta phải chấm sản,
tên của các chức năng

916
00:51:11,980 --> 00:51:16,250
chúng ta đang gọi điện thoại, vec1, vec2, kiểu ép buộc.

917
00:51:16,250 --> 00:51:20,060
Chiều dài của một trong hai vector,
Tôi chỉ chọn vec1 tùy tiện.

918
00:51:20,060 --> 00:51:25,479
Nó sẽ mạnh mẽ hơn để nói s
nguyên chiều dài min của vec1, chiều dài vec2.

919
00:51:25,479 --> 00:51:27,520
Sau đó chỉ cần như zero đôi,
bởi vì chúng ta không thực sự

920
00:51:27,520 --> 00:51:29,644
quan tâm những gì diễn ra vào
ra tham số bởi vì chúng tôi

921
00:51:29,644 --> 00:51:32,270
thiết lập nó để không anyway.

922
00:51:32,270 --> 00:51:37,560
>> Và sau đó kết quả sẽ là một
mảng liên quan lớn về cơ bản

923
00:51:37,560 --> 00:51:42,090
vec1 là bất cứ điều gì, bất cứ điều gì là vec2.

924
00:51:42,090 --> 00:51:44,330
Nhưng chúng tôi quan tâm
ra, vì vậy chúng tôi có thể nhận ra điều đó.

925
00:51:44,330 --> 00:51:47,780
Đây lại là một ví dụ rất đồ chơi
của một giao diện chức năng nước ngoài.

926
00:51:47,780 --> 00:51:54,160
Nhưng nếu bạn phải tính toán dấu chấm
sản phẩm của vectơ lớn trong vòng,

927
00:51:54,160 --> 00:51:56,960
hoặc nếu bạn phải làm
cái gì khác trong vòng một,

928
00:51:56,960 --> 00:51:59,850
và bạn không muốn dựa vào R,
mà không có một chút trên không

929
00:51:59,850 --> 00:52:02,830
xây dựng vào nó, điều này có thể có ích.

930
00:52:02,830 --> 00:52:05,870
>> Một lần nữa, đây không phải là thường
một chủ đề giới thiệu đến R.

931
00:52:05,870 --> 00:52:08,571
Nó không phải rất tốt tài liệu.

932
00:52:08,571 --> 00:52:11,070
Tôi chỉ bao gồm nó vì
Tôi tìm thấy nó hữu ích trong quá khứ.

933
00:52:11,070 --> 00:52:13,654
Thực hành như vậy, xấu.

934
00:52:13,654 --> 00:52:15,820
Tôi đã đề cập rằng có một
cho vòng lặp trong hàm.

935
00:52:15,820 --> 00:52:21,150
Nói chung bạn không nên, trong
ngôn ngữ, không sử dụng nó.

936
00:52:21,150 --> 00:52:26,100
Dựa vào cách R thực hiện lặp đi lặp lại
nội bộ, nó có thể được làm chậm.

937
00:52:26,100 --> 00:52:28,540
Họ chỉ còn trông xấu xí.

938
00:52:28,540 --> 00:52:32,410
>> R xử lý vector rất độc đáo, vì vậy
đôi khi bạn không cần phải sử dụng nó.

939
00:52:32,410 --> 00:52:35,050

940
00:52:35,050 --> 00:52:38,900
Sau đó, bạn có thể thường
thay thế một vector thường

941
00:52:38,900 --> 00:52:42,490
với các chức năng này được gọi là cao
chức năng đặt hàng, bản đồ, Giảm,

942
00:52:42,490 --> 00:52:44,404
Tìm, hoặc lọc.

943
00:52:44,404 --> 00:52:46,320
Tôi sẽ chỉ đưa ra một số
ví dụ về những gì những làm.

944
00:52:46,320 --> 00:52:49,957
Bản đồ là một chức năng bậc cao vì
phải mất một chức năng như một tham số.

945
00:52:49,957 --> 00:52:52,290
Vì vậy, bạn có thể cung cấp cho nó một chức năng,
bạn có thể cho nó một mảng,

946
00:52:52,290 --> 00:52:54,640
và nó sẽ được áp dụng các chức năng
để mọi phần tử của mảng

947
00:52:54,640 --> 00:52:55,681
và trả về mảng mới.

948
00:52:55,681 --> 00:52:58,035

949
00:52:58,035 --> 00:53:00,160
Giảm thiểu, về cơ bản bạn cung cấp cho
nó một mảng, bạn cho nó

950
00:53:00,160 --> 00:53:02,930
một chức năng mà phải mất hai đối số.

951
00:53:02,930 --> 00:53:07,100
Nó sẽ áp dụng các chức năng đầu tiên,
Đối số đầu tiên với một số giá trị khởi.

952
00:53:07,100 --> 00:53:09,440
Sau đó, để kết quả là trong lần thứ hai.

953
00:53:09,440 --> 00:53:12,590
Sau đó, để kết quả là ở một phần ba,
sau đó đến kết quả đó trong thứ tư.

954
00:53:12,590 --> 00:53:14,870
Và sau đó quay trở lại khi nó được đến cùng.

955
00:53:14,870 --> 00:53:17,620
Vì vậy, ví dụ, nếu bạn muốn
tính tổng của tất cả các yếu tố

956
00:53:17,620 --> 00:53:23,240
trong một mảng, hơn bạn có thể gọi là giảm
với [không nghe được] giảm một sự bổ sung

957
00:53:23,240 --> 00:53:26,620
chức năng, như func
a, b, trả về một cộng b.

958
00:53:26,620 --> 00:53:28,960
Và sau đó bắt đầu một giá trị 0.

959
00:53:28,960 --> 00:53:32,950
>> Và tất cả điều này, bạn có thể tìm thấy chúng
được mô tả trong tài liệu hướng R,

960
00:53:32,950 --> 00:53:35,720
trong bất kỳ cuốn sách giáo khoa về
lập trình chức năng.

961
00:53:35,720 --> 00:53:38,330
Ngoài ra còn có lớp này
chức năng được gọi là áp dụng các chức năng,

962
00:53:38,330 --> 00:53:42,807
mà tôi don't-- họ
một chút khó khăn để giải thích,

963
00:53:42,807 --> 00:53:45,640
nhưng nếu bạn nhìn vào [Không nghe thấy]
đặt mà tôi đã trích dẫn ở đầu,

964
00:53:45,640 --> 00:53:48,615
ông giải thích cho họ khá tốt trong
ruột thừa trên R lập trình.

965
00:53:48,615 --> 00:53:51,599

966
00:53:51,599 --> 00:53:53,390
Thêm về thực tiễn,
phụ thêm vào vector.

967
00:53:53,390 --> 00:53:57,570

968
00:53:57,570 --> 00:53:58,070
Yeah?

969
00:53:58,070 --> 00:54:01,651

970
00:54:01,651 --> 00:54:02,900
Tôi nghĩ rằng tôi nên đúng đó.

971
00:54:02,900 --> 00:54:07,450
Trong dòng đầu tiên, mũi tên vec,
mũi tên mà không cần phải có.

972
00:54:07,450 --> 00:54:10,920
Bạn có thể gán cho một vector,
một lần nữa, bằng cách lấy chiều dài của nó cộng với 1

973
00:54:10,920 --> 00:54:13,220
và gán một số giá trị cho rằng.

974
00:54:13,220 --> 00:54:18,970
Điều đó sẽ mở rộng các vector, hoặc bạn
có thể làm equals vec c, newvalue vec.

975
00:54:18,970 --> 00:54:21,540
Một lần nữa, nếu bạn sử dụng C với
một đối số là một vector,

976
00:54:21,540 --> 00:54:23,300
hệ thống phân cấp kết quả bị đốn ngã.

977
00:54:23,300 --> 00:54:27,160
Vì vậy, bạn sẽ chỉ nhận được một vector
đó là mở rộng bằng 1.

978
00:54:27,160 --> 00:54:30,410
Không bao giờ làm điều này.

979
00:54:30,410 --> 00:54:33,330
>> Lý do tại sao bạn
không nên làm điều này là điều này.

980
00:54:33,330 --> 00:54:37,430
Khi bạn phân bổ một vector, nó
cung cấp cho nó một đoạn bộ nhớ nhất định.

981
00:54:37,430 --> 00:54:40,680
Nếu bạn tăng kích thước vector,
nó phải phân bổ lại các vector

982
00:54:40,680 --> 00:54:43,820
ở một nơi khác.

983
00:54:43,820 --> 00:54:46,980
Và do đó, việc phân bổ lại khá tốn kém.

984
00:54:46,980 --> 00:54:50,530
Tôi sẽ không đi vào chi tiết như thế nào
cấp phát bộ nhớ được thực hiện

985
00:54:50,530 --> 00:54:57,280
trên mức hệ điều hành,
nhưng phải mất rất nhiều thời gian

986
00:54:57,280 --> 00:54:58,962
để tìm một đoạn mới của bộ nhớ.

987
00:54:58,962 --> 00:55:00,920
Và cũng có thể, nếu bạn
tái cấp rất nhiều và rất nhiều

988
00:55:00,920 --> 00:55:03,500
của lớn dần
khối, bạn kết thúc

989
00:55:03,500 --> 00:55:06,420
với một cái gì đó gọi là
phân mảnh bộ nhớ,

990
00:55:06,420 --> 00:55:09,390
nơi bộ nhớ có sẵn
chia thành nhiều khối nhỏ

991
00:55:09,390 --> 00:55:11,500
trong cấp phát bộ nhớ quan điểm.

992
00:55:11,500 --> 00:55:15,340
Và nó trở nên khó khăn hơn và khó hơn
để tìm bộ nhớ cho những thứ khác.

993
00:55:15,340 --> 00:55:19,455
Vì vậy, thay vào đó, nếu bạn cần phải làm điều này, nếu
bạn cần để phát triển một vector từ một đầu

994
00:55:19,455 --> 00:55:24,240
đến tiếp theo, thay vì phụ thêm để nó
liên tục, bạn nên tiền phân bổ nó.

995
00:55:24,240 --> 00:55:29,310
Mũi tên Vec, độ dài vectơ
tương đương 1.000, hoặc bất cứ điều gì.

996
00:55:29,310 --> 00:55:33,200
>> Và sau đó bạn chỉ có thể gán
với các giá trị của một trong các vector

997
00:55:33,200 --> 00:55:36,000
một thời gian sau khi bạn đã phân bổ nó một lần.

998
00:55:36,000 --> 00:55:40,140
Tôi chạy vào điều này, một lần nữa, công việc mùa hè của tôi
khi tôi đang viết NRA khác biệt

999
00:55:40,140 --> 00:55:42,120
phương trình giải quyết.

1000
00:55:42,120 --> 00:55:43,180
Không biểu tượng số.

1001
00:55:43,180 --> 00:55:49,290
Ý tưởng là khi bạn có
một giá trị cho giải pháp của bạn,

1002
00:55:49,290 --> 00:55:51,240
bạn sử dụng để tính toán tiếp theo.

1003
00:55:51,240 --> 00:55:53,700
Vì vậy, tự nhiên tôi ngây thơ
nghiêng là để nói OK,

1004
00:55:53,700 --> 00:55:56,930
vì vậy tôi sẽ bắt đầu với một vector
đó là một giá trị đáng kể.

1005
00:55:56,930 --> 00:56:01,260
Tính từ đó các giá trị tiếp theo
mà đi vào vector giải pháp của tôi,

1006
00:56:01,260 --> 00:56:02,630
và thêm rằng.

1007
00:56:02,630 --> 00:56:05,290
>> Tạo một cái gì đó khác, thêm đó.

1008
00:56:05,290 --> 00:56:08,120
Nó đã đi rất, rất chậm.

1009
00:56:08,120 --> 00:56:11,540
Và một khi tôi nhận ra điều này
và tôi đã thay đổi hệ thống của tôi

1010
00:56:11,540 --> 00:56:16,020
từ phụ thêm vào vector này
như 10.000 đến 100.000 lần,

1011
00:56:16,020 --> 00:56:18,910
chỉ trước phân bổ một vector
và chỉ chạy với điều đó.

1012
00:56:18,910 --> 00:56:22,100
Tôi nhận được hơn 1.000 lần tốc độ lên.

1013
00:56:22,100 --> 00:56:26,280
Vì vậy, đây là một rất phổ biến
bẫy cho lập trình R.

1014
00:56:26,280 --> 00:56:31,560
Nếu bạn cần phải xây dựng một vector
từng mảnh, tiền phân bổ nó.

1015
00:56:31,560 --> 00:56:35,360

1016
00:56:35,360 --> 00:56:40,240
>> Một chuyến đi chung up-- này là cuối cùng của tôi
slide, không worry-- là xử lý lỗi.

1017
00:56:40,240 --> 00:56:42,890
R, để được thẳng thắn, không
thực sự làm điều này rất tốt.

1018
00:56:42,890 --> 00:56:45,010
Có rất nhiều
vấn đề có thể nảy sinh.

1019
00:56:45,010 --> 00:56:48,360
Ví dụ, nếu bạn nhận được một mảng
hoặc một vector ra của một hàm

1020
00:56:48,360 --> 00:56:52,377
mà bạn đang mong đợi một đơn
giá trị đến từ, hoặc ngược lại,

1021
00:56:52,377 --> 00:56:55,460
và bạn vượt qua mà vào một chức năng mà
bạn wrote mong một giá trị duy nhất,

1022
00:56:55,460 --> 00:56:57,270
đó có thể là một vấn đề.

1023
00:56:57,270 --> 00:57:01,440
>> Một số chức năng
trả về null là làm, nói,

1024
00:57:01,440 --> 00:57:05,560
đọc từ một
chìa khóa không tồn tại trong một danh sách.

1025
00:57:05,560 --> 00:57:08,527
Nhưng null là không thích C
mà nếu bạn cố gắng đọc

1026
00:57:08,527 --> 00:57:11,360
từ một con trỏ cũ, [nghe được]
để null con trỏ, nó chỉ seg lỗi

1027
00:57:11,360 --> 00:57:14,109
và nếu bạn đang ở trong trình gỡ lỗi của bạn nó
cho bạn biết chính xác bạn đang ở đâu.

1028
00:57:14,109 --> 00:57:17,080

1029
00:57:17,080 --> 00:57:20,772
Thay vào đó, null sẽ do-- chức năng
sẽ làm những điều không thể đoán trước

1030
00:57:20,772 --> 00:57:21,730
nếu họ đang tay null.

1031
00:57:21,730 --> 00:57:24,575
Cũng giống như nếu bạn đang trao max null,
nó sẽ cung cấp cho bạn vô cùng tiêu cực.

1032
00:57:24,575 --> 00:57:27,230

1033
00:57:27,230 --> 00:57:28,190
Và như vậy, yeah.

1034
00:57:28,190 --> 00:57:30,880

1035
00:57:30,880 --> 00:57:32,630
Và vì vậy điều này đã xảy ra
với tôi một lần khi tôi đã có

1036
00:57:32,630 --> 00:57:34,771
thay đổi một loạt các lĩnh vực
trong cơ cấu danh mục của tôi

1037
00:57:34,771 --> 00:57:37,520
một lần mà không thay đổi chúng ở nơi khác
khi tôi đã được đọc từ họ.

1038
00:57:37,520 --> 00:57:40,670
Và sau đó tôi nhận tất cả các loại ngẫu nhiên
kết quả vô cùng xén lên

1039
00:57:40,670 --> 00:57:43,080
và tôi không có ý tưởng họ đến từ đâu.

1040
00:57:43,080 --> 00:57:45,310
Và thật không may, có
không thực R chế độ nghiêm ngặt

1041
00:57:45,310 --> 00:57:48,940
nơi bạn có thể nói nếu có điều gì
có vẻ như nó có thể là một lỗi,

1042
00:57:48,940 --> 00:57:51,960
chỉ dừng lại ở đó vì vậy tôi có thể
xử lý kỷ luật và khắc phục điều đó.

1043
00:57:51,960 --> 00:57:55,282

1044
00:57:55,282 --> 00:57:57,240
Tuy nhiên, có cái gì đó
gọi là dừng nếu không.

1045
00:57:57,240 --> 00:58:00,480
Điều này tương đương với khẳng định của C,
nếu bạn đã nói về điều đó.

1046
00:58:00,480 --> 00:58:02,690
Tôi không nghĩ rằng C khẳng định
là một chủ đề bài giảng,

1047
00:58:02,690 --> 00:58:06,370
nhưng lãnh đạo phần của bạn
có thể đã đi qua nó.

1048
00:58:06,370 --> 00:58:10,393
Và dừng lại nếu không có bất kỳ cơ bản
vị ngữ, vì vậy bất kỳ tuyên bố rằng

1049
00:58:10,393 --> 00:58:11,824
có thể là đúng hay sai.

1050
00:58:11,824 --> 00:58:13,490
Và nếu nó sai, nó dừng lại chương trình của nó.

1051
00:58:13,490 --> 00:58:18,260
Nó sẽ cho bạn biết chính xác những gì bạn xếp hàng
là trên và những gì tình trạng thất bại.

1052
00:58:18,260 --> 00:58:21,910
>> Và điều này rất hữu ích, ví dụ,
kiểm tra sự tỉnh táo, đầu vào chức năng.

1053
00:58:21,910 --> 00:58:25,110
Vì vậy, nếu bạn có một hàm
và bạn mong đợi, nói,

1054
00:58:25,110 --> 00:58:29,640
nếu bạn cần đưa cho tôi một ngày, tôi muốn
những ngày được chỉ là một vector có độ dài 1

1055
00:58:29,640 --> 00:58:31,735
và ở đâu đó giữa 1 và 31.

1056
00:58:31,735 --> 00:58:34,420

1057
00:58:34,420 --> 00:58:36,170
Và nếu không, tôi biết
một cái gì đó đi sai.

1058
00:58:36,170 --> 00:58:40,280
Và tôi chọn để dừng lại ở đó trước đây
có tiếng gõ ngẫu nhiên trên tác dụng với mã

1059
00:58:40,280 --> 00:58:44,190
rằng nó khó hơn để theo dõi thông qua.

1060
00:58:44,190 --> 00:58:47,170
Vì vậy, đó là một thể
sử dụng cho dừng nếu không.

1061
00:58:47,170 --> 00:58:48,660
>> Nhưng dù sao, OK.

1062
00:58:48,660 --> 00:58:49,690
Vì vậy, đó là kết thúc.

1063
00:58:49,690 --> 00:58:51,290
Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã đến.

1064
00:58:51,290 --> 00:58:53,710
Tôi là một người nghiệp dư hạng tại đây.

1065
00:58:53,710 --> 00:58:57,270
Vì vậy, xin lỗi nếu bạn đang buồn chán hoặc
bối rối hoặc những gì có bạn.

1066
00:58:57,270 --> 00:59:01,670
Tôi đang hạnh phúc để nhận câu hỏi qua email
tại connorharris@college.harvard.edu.

1067
00:59:01,670 --> 00:59:07,230
Điều này cũng đi cho tất cả mọi người
xem này sống hoặc sau này.

1068
00:59:07,230 --> 00:59:10,190
Ngoài ra, mặc dù tôi không
một TF, tôi cũng rất

1069
00:59:10,190 --> 00:59:13,900
sẵn sàng để phục vụ như là một không chính thức
cố vấn cho bất cứ ai

1070
00:59:13,900 --> 00:59:15,460
sử dụng R trong một dự án cuối cùng.

1071
00:59:15,460 --> 00:59:19,900
>> Nếu bạn muốn rằng,
sau đó chỉ cần nói chuyện với TF của bạn

1072
00:59:19,900 --> 00:59:23,750
và sau đó viết cho tôi một email như vậy
Tôi biết những gì bạn đang làm việc trên

1073
00:59:23,750 --> 00:59:26,680
và vì vậy tôi có thể thiết lập cuộc họp
lần với bạn nếu bạn muốn.

1074
00:59:26,680 --> 00:59:27,990
Vì vậy, một lần nữa, cảm ơn bạn rất nhiều.

1075
00:59:27,990 --> 00:59:28,960
Tôi hy vọng bạn thích nó.

1076
00:59:28,960 --> 00:59:29,450
>> Đung [không nghe được].

1077
00:59:29,450 --> 00:59:30,617
>> CONNER HARRIS: Tất nhiên.

1078
00:59:30,617 --> 00:59:34,910
>> Đung Những loại của một dự án
một sinh viên CS sẽ sử dụng R cho?

1079
00:59:34,910 --> 00:59:37,427

1080
00:59:37,427 --> 00:59:40,510
CONNER HARRIS: Vì vậy, nếu bạn không làm
cái gì đó là hoàn toàn trong khai thác dữ liệu,

1081
00:59:40,510 --> 00:59:43,790
ví dụ, và có
rất nhiều điều

1082
00:59:43,790 --> 00:59:46,692
bạn có thể làm với điều đó với dữ liệu
khai thác và học máy.

1083
00:59:46,692 --> 00:59:48,900
Bạn có thể muốn sử dụng R cho
một thành phần của một cái gì đó.

1084
00:59:48,900 --> 00:59:52,022
Tôi đưa ra, ban đầu, ví dụ
của nếu bạn đang viết một trang web

1085
00:59:52,022 --> 00:59:54,730
và bạn muốn chạy tự động
phân tích thống kê các máy chủ của bạn

1086
00:59:54,730 --> 00:59:57,990
bản ghi tại một thời điểm nhất định mỗi ngày,
đó có thể là một cái gì đó

1087
00:59:57,990 --> 01:00:01,260
rất dễ dàng để làm chỉ trong ngắn
R kịch bản mà bạn có thể lên lịch

1088
01:00:01,260 --> 01:00:04,200
để chạy mỗi đêm, cho ví dụ.

1089
01:00:04,200 --> 01:00:06,550
>> Và tôi chắc chắn rằng, nếu
có lý do nào bạn muốn

1090
01:00:06,550 --> 01:00:11,520
muốn thống kê hoặc các tính năng đồ họa
và có này chạy tự động thay

1091
01:00:11,520 --> 01:00:13,790
của việc có để tương tác
với những thứ trong Excel,

1092
01:00:13,790 --> 01:00:16,750
ví dụ, đó là một cái gì đó
bạn có thể muốn sử dụng R cho.

1093
01:00:16,750 --> 01:00:21,190
Vì vậy, bất kỳ câu hỏi nhiều hơn nữa trước khi tôi rời khỏi?

1094
01:00:21,190 --> 01:00:21,690
Không?

1095
01:00:21,690 --> 01:00:24,960
Tất cả các bên phải, tốt, một lần nữa, cảm ơn
bạn rất nhiều vì đã đến.

1096
01:00:24,960 --> 01:00:29,417