{"id":206892,"date":"2013-12-21T22:32:03","date_gmt":"2013-12-21T18:32:03","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=206892"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=206892","title":{"rendered":"<span class=\"post_title\">\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 R<\/span>"},"content":{"rendered":"<div class=\"content html_format\"> \t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/habr.habrastorage.org\/post_images\/d26\/405\/bde\/d26405bde6a5edca7f75eccd0bf9d2d6.jpg\"\/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;\u042d\u0442\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u0430 <a href=\"http:\/\/www.r-project.org\/\">\u044f\u0437\u044b\u043a\u0443 R<\/a>. \u041e\u043d \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0440\u0440\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 ex-USSR, \u043a\u0430\u043a Matlab \u0438 \u0442\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 Python, \u043d\u043e, \u0431\u0435\u0437\u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u043d\u043e, \u0437\u0430\u0441\u043b\u0443\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f \u043d\u0435 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e R \u2014 \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442 \u0434\u043b\u044f Data Science (\u0445\u043e\u0442\u044f <a href=\"http:\/\/www.r-bloggers.com\/python-vs-r-vs-spss-cant-all-programmers-just-get-along\/\">\u0442\u0443\u0442<\/a> \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435 R \u0435\u0434\u0438\u043d\u044b\u043c \u0436\u0438\u0432\u0443\u0442 data scientists). \u0411\u043e\u0433\u0430\u0442\u044b\u0439 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441, \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441 legacy \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c (\u0447\u0442\u043e \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u0432 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445), \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u0430\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 RStudio \u0438 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0432 CRAN \u0434\u0435\u043b\u0430\u044e\u0442 R \u0442\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u043c. <br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a><br \/>  \u041d\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430, \u043e\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0434\u0430\u043b\u0438 (\u0438\u043b\u0438 \u0432\u0435\u0440\u043d\u0435\u0435 \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u2014 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 R) \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f <a href=\"http:\/\/www.r-bloggers.com\/how-slow-is-r-really\/\">\u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439<\/a>. R \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u2014 <a href=\"http:\/\/stackoverflow.com\/questions\/3505701\/r-grouping-functions-sapply-vs-lapply-vs-apply-vs-tapply-vs-by-vs-aggrega\">\u0441\u0435\u043c\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 apply<\/a> \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u0437\u0431\u0435\u0433\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0446\u0438\u043a\u043b\u043e\u0432. \u041d\u043e \u044d\u0442\u043e, \u0432 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c-\u0442\u043e, \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0441\u0430\u0445\u0430\u0440, \u0438 \u0437\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442 \u00ab\u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f\u00bb \u043e\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f *apply \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u0442\u0430\u043a\u0438 \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439. \u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0444\u043e\u043d\u0435 \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c (\u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434 \u043d\u0430 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f) \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041d\u0435 \u0441\u0435\u043a\u0440\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043a\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u0435 \u0441 \u0442\u0440\u0443\u0434\u043e\u043c.<\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0432\u0430 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 \u2014 \u00abforeach\u00bb (\u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044e foreach) \u0438 \u00abdoSNOW\u00bb (\u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0443 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439). \u0418\u0437 CRAN \u0438\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a:  <\/p>\n<pre><code>install.packages(c(&quot;foreach&quot;,&quot;doSNOW&quot;))<\/code><\/pre>\n<p>  \u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u2014 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0430 \u00ab\u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430\u00bb \u0438\u0437 \u0442\u0440\u0435\u0445 \u044f\u0434\u0435\u0440 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430 \u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435:  <\/p>\n<pre><code>library(foreach) library(doSNOW) cluster &lt;- makeCluster(3, type = &quot;SOCK&quot;, outfile=&quot;&quot;) registerDoSNOW(cluster) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0433\u0434\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b \u043e\u0442 1 \u0434\u043e 10000:  <\/p>\n<pre><code>system.time ({   sum.par &lt;- foreach(i=1:10000, .combine='+') %dopar% {     i^2 }}) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0412 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0435, \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0435 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0438\u043a\u043b, \u0437\u0430 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u0434\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u2014 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u044d\u0442\u043e \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0430 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 c, rbind, cbind \u2014 \u0438\u043b\u0438 \u0436\u0435 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0440\u0443\u0447\u043d\u043e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f). \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e, \u0432 \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 .inorder=F \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e %dopar% \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u0443 %do%, \u0442\u043e \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e (\u0442.\u0435. \u043a\u0430\u043a \u0432 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b\u0435). \u041a \u0441\u043b\u043e\u0432\u0443 \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u0434\u043b\u044f \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u043e \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435, \u0442.\u043a. \u043d\u0430\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430c\u0445\u043e\u0434\u044b \u043d\u0430 \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0435 \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442 \u0434\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0432 \u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441\u0435.<\/p>\n<p>  \u041f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0435\u043c \u043a \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435. \u0414\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c, \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d <b>\u0445<\/b>.<br \/>  <img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/habrastorage.org\/storage3\/cd1\/ddf\/bc9\/cd1ddfbc9256c2865ebb02f2604f0f64.png\"\/>  <\/p>\n<div class=\"spoiler\"><b class=\"spoiler_title\">\u0421\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442<\/b><\/p>\n<div class=\"spoiler_text\">\n<pre><code>trials &lt;- 10000 n &lt;- 24000 alfa &lt;- 1.6 beta &lt;- 3 set.seed(1) x &lt;- c(rgamma(n\/3, shape=alfa, scale=beta),         rgamma(n\/3, shape=3*alfa, scale=4*beta),        rgamma(n\/3, shape=10*alfa, scale=3*beta)) plot(density(x, kernel=&quot;cosine&quot;),lwd=2, col=&quot;blue&quot;, xlab=&quot;x&quot;,ylab=&quot;Density&quot;, main=&quot;Density plot&quot;) abline(v = median(x), col = &quot;red&quot;, lty=5) <\/code><\/pre>\n<p>  <\/div>\n<\/div>\n<p>  \u041e\u0446\u0435\u043d\u0438\u043c \u043c\u0435\u0434\u0438\u0430\u043d\u0443 \u2014 \u0441 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u0432. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Bootstrapping_%28statistics%29\">\u0431\u0443\u0442\u0441\u0442\u0440\u044d\u043f<\/a> \u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0438\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e:  <\/p>\n<pre><code>set.seed(1) seq.time &lt;- system.time({   seq.medians &lt;- foreach(icount(trials), .combine=cbind) %do% {     median(sample(x, replace = T))   } }) <\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<pre><code>&gt; quantile(seq.medians, c(.025, .975))     2.5%    97.5%  52.56311 54.99636   &gt; seq.time    user  system elapsed   19.884   0.252  20.138 <\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<pre><code>set.seed(1) par.time &lt;- system.time({   par.medians &lt;- foreach(icount(trials), .combine=cbind) %dopar% {     median(sample(x, replace = T))   } }) <\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<pre><code>&gt; quantile(par.medians, c(.025, .975))     2.5%    97.5%  52.56257 54.94890      &gt; par.time    user  system elapsed    4.252   0.420  10.893  <\/code><\/pre>\n<p>  \u0420\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u043e\u0449\u0443\u0442\u0438\u043c\u0430. \u041e\u0446\u0435\u043d\u0438\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u00ab\u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e\u00bb \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 (\u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 apply):  <\/p>\n<pre><code>set.seed(1) seq.time.ap &lt;- system.time({  seq.medians.ap &lt;- apply(matrix(sample(x, trials*n, replace = T), trials, n), 1, median) }) <\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<pre><code>&gt; quantile(seq.medians.ap, c(.025, .975))     2.5%    97.5%  52.56284 54.98266     &gt; seq.time.ap    user  system elapsed   23.732   1.728  25.472   <\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0436\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0435 \u00abRSNNS\u00bb \u0435\u0441\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D0%B5%D1%82%D1%8C_%D0%AD%D0%BB%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D0%B0\">\u0441\u0435\u0442\u0438 \u042d\u043b\u043c\u0430\u043d\u0430<\/a> (\u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u044f \u0437\u043d\u0430\u044e, \u0432 R, \u0432 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c-\u0442\u043e, \u043d\u0435\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0440\u0435\u043a\u0443\u0440\u0440\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u0435\u0442\u044f\u043c\u0438). \u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u2014 \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0435\u043c\u043a\u0430\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430, \u043f\u043e\u0441\u0435\u043c\u0443 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b \u0432 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438.<br \/>  \u041f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0435\u043c \u043e\u0442 \u0441\u0444\u0435\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043a \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0435. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043c \u0434\u0432\u0430 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430:  <\/p>\n<pre><code>install.packages(c(&quot;ElemStatLearn&quot;,&quot;RSNNS&quot;)) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0418\u0437 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 \u00abElemStatLearn\u00bb \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u044f\u0442\u0441\u044f \u0434\u0432\u0430 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u2014 zip.train \u0438 zip.test, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u0441\u0436\u0430\u0442\u044b\u0435 (gzipped) \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u044b \u0440\u0443\u043a\u043e\u043f\u0438\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0446\u0438\u0444\u0440. \u0414\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u044b \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043d\u044b\u0435, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u043b\u0438\u0448\u044c \u0438\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c: \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u0438, \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<br \/>  <img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/habrastorage.org\/storage3\/d40\/d68\/125\/d40d681257396009b0aeaecd9a123e79.png\"\/>  <\/p>\n<div class=\"spoiler\"><b class=\"spoiler_title\">\u0421\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442<\/b><\/p>\n<div class=\"spoiler_text\">\n<pre><code>library(&quot;ElemStatLearn&quot;) library(RSNNS) data(zip.train) data(zip.test)  image(zip2image(zip.train, 1000), col=gray(255:0\/255))  train  &lt;- zip.train[1:1000,-1] trainC &lt;- decodeClassLabels(zip.train[1:1000,1])  valid  &lt;- zip.train[1001:1200,-1] validC &lt;- zip.train[1001:1200,1]  test  &lt;- zip.test[1:1000,-1] testC &lt;- zip.test[1:1000,1] <\/code><\/pre>\n<p>  <\/div>\n<\/div>\n<p>  \u041f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0430\u0434\u043e \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043c\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c. \u0414\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c, \u043d\u0430\u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u044e\u0442 \u0434\u0432\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u2014 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435 \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0438 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435-\u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0417\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 <a href=\"http:\/\/stat.ethz.ch\/R-manual\/R-patched\/library\/base\/html\/data.frame.html\">\u043a\u0430\u0434\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a>, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u0439 \u0442\u0440\u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u2014 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432, \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443, \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043c\u044b \u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u0420\u0430\u043d\u0435\u0435 \u044f \u0443\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b \u043e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430. \u0412 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443, \u0447\u0435\u043c \u0443 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430, \u0442\u0430\u043a\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c\u0443.  <\/p>\n<pre><code>comb &lt;- function(df1, df2) if (df1$err &lt; df2$err) df1 else df2<\/code><\/pre>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0434\u0430, \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0435 err \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043a\u0430\u0434\u0440\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u0442, \u0433\u0434\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435. \u041d\u0438\u0436\u0435 \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0438 \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0432 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435. \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c \u0435\u0433\u043e \u0438 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043b\u044e\u0431\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f 100% \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u043e\u0439 \u0442\u0440\u0435\u0445 \u044f\u0434\u0435\u0440.<br \/>  <img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/habrastorage.org\/storage3\/ca4\/400\/449\/ca4400449daa8fb91f0a276b3973fea2.png\"\/><\/p>\n<pre><code>errCl &lt;- function (predicted, true){   return(round(sum(predicted != true)\/length(true), 4)) }    size &lt;- c(13,29,53,71) lr &lt;- c(.001,.01,.1,.5)    nn.time &lt;- system.time({   elm_par &lt;- foreach(s=size, .combine='comb') %:%      foreach(r=lr, .packages='RSNNS', .combine='comb', .inorder=F) %dopar% {       elm &lt;- elman(x=train, y=trainC, size=s, learnFunc=&quot;JE_BP&quot;, learnFuncParams=r,       linOut=F, maxit=193)       pred &lt;- max.col(predict(elm, valid)) - 1       e &lt;- errCl(pred, validC)       data.frame(opt_size=s, lrate=r, err=e)     }   }) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f errCl \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0412 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u0445 size \u0438 lr \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u0441\u044f \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u0438. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u043a\u0430\u043a \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0438\u043a\u043b \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>%:%<\/code>. \u0421\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u0432\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0432 \u0442\u0435\u043b\u0435 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u044e\u0442 \u043f\u0440\u0438 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432: \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0442\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u043f\u0440\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435. \u0423 \u043c\u0435\u043d\u044f \u0436\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0441\u044f \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442:  <\/p>\n<pre><code>&gt; elm_par     opt_size lrate  err 1   29       0.5    0.05 &gt; nn.time user   system  elapsed  0.312  0.168   179.542  <\/code><\/pre>\n<p>  \u0425\u043e\u0442\u044f, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u043d\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043e\u0431\u043e\u043b\u044c\u0449\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u043e\u0439 \u0432 5%. \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430\u0448\u0443 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0441 29 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f 0.5 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435:  <\/p>\n<pre><code>elm &lt;- elman(x=train, y=trainC, size=29, learnFunc=&quot;JE_BP&quot;, learnFuncParams=0.5, linOut=F, maxit=193) pred &lt;- max.col(predict(elm, test)) - 1 e &lt;- errCl(pred, testC) <\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<pre><code>&gt; e [1] 0.119 <\/code><\/pre>\n<p>  \u0427\u0442\u043e \u0436\u0435, 11.9% \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u043e. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0434\u0435\u043b\u043e \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0437\u0430 \u043c\u0430\u043b\u044b\u043c \u2014 \u00ab\u043f\u043e\u0433\u0430\u0441\u0438\u0442\u044c\u00bb \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440  <\/p>\n<pre><code>stopCluster(cluster)<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<h3>\u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n<p>  R \u2014 \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0438 \u043a\u043e\u0432\u0430\u0440\u043d\u044b\u0439 \u044f\u0437\u044b\u043a. \u041f\u0440\u0438\u0432\u044b\u043a\u043d\u0443\u0432 \u043a \u043d\u0435\u043c\u0443 \u2014 \u0438 \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043a \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u044e \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0432 CRAN \u2014 \u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0435. \u041d\u043e, \u0431\u0435\u0437\u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u043d\u043e, \u0443 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 \u0441\u0432\u043e\u044f \u043d\u0438\u0448\u0430. \u0414\u043b\u044f R \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0418 \u0445\u043e\u0442\u044f R \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u043d\u0435\u0442\u043e\u0440\u043e\u043f\u043b\u0438\u0432\u044b\u043c, \u0434\u043b\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u0445\u0432\u0430\u0442\u0430\u0435\u0442.<\/p>\n<h5>\u041b\u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0430<\/h5>\n<p>  <a href=\"http:\/\/cran.r-project.org\/web\/views\/HighPerformanceComputing.html\">High-Performance and Parallel Computing with R<\/a><br \/>  <a href=\"http:\/\/cran.r-project.org\/web\/packages\/foreach\/vignettes\/nested.pdf\">Nesting Foreach Loops<\/a><br \/>  <a href=\"http:\/\/cran.r-project.org\/web\/packages\/RSNNS\/RSNNS.pdf\">RSNNS Package<\/a> \t\t\t<\/p>\n<div class=\"clear\"><\/div>\n<\/p><\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"http:\/\/habrahabr.ru\/post\/206892\/\"> http:\/\/habrahabr.ru\/post\/206892\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div class=\"content html_format\"> \t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/habr.habrastorage.org\/post_images\/d26\/405\/bde\/d26405bde6a5edca7f75eccd0bf9d2d6.jpg\"\/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;\u042d\u0442\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u0430 <a href=\"http:\/\/www.r-project.org\/\">\u044f\u0437\u044b\u043a\u0443 R<\/a>. \u041e\u043d \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0440\u0440\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 ex-USSR, \u043a\u0430\u043a Matlab \u0438 \u0442\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 Python, \u043d\u043e, \u0431\u0435\u0437\u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u043d\u043e, \u0437\u0430\u0441\u043b\u0443\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f \u043d\u0435 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e R \u2014 \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442 \u0434\u043b\u044f Data Science (\u0445\u043e\u0442\u044f <a href=\"http:\/\/www.r-bloggers.com\/python-vs-r-vs-spss-cant-all-programmers-just-get-along\/\">\u0442\u0443\u0442<\/a> \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435 R \u0435\u0434\u0438\u043d\u044b\u043c \u0436\u0438\u0432\u0443\u0442 data scientists). \u0411\u043e\u0433\u0430\u0442\u044b\u0439 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441, \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441 legacy \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c (\u0447\u0442\u043e \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u0432 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445), \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u0430\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 RStudio \u0438 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0432 CRAN \u0434\u0435\u043b\u0430\u044e\u0442 R \u0442\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u043c.   <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-206892","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/206892","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=206892"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/206892\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=206892"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=206892"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=206892"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}