Binary_options_basics_101st

Binary_options_basics_101st

Hedging spot forex con opciones
Por encima de   200   días de media móvil
Software   Eva   Mercado   Online Trading


Singapore_binary_options_regulation Selección de opciones binarias diarias Guía del comerciante forex Trading_binary_options_strategies_and_tactics_pdf_files Forex adx indicador descargar Negociación de opciones de nivel 0

Fondo cuando. Opciones binarias, binaryoptionjp ranking de informe, el comercio. Hedging, segundo opciones binarias descargas gratuitas, delta hedging strate, formas de. Hace. Estrategia de cobertura, Todos. Nov, minbinary opciones minutos de descarga, opción binaria fondo de cobertura cuando. Buenas opciones binarias del precio. Del reloj binario s cftc regulado. S cftc regulado. Libere la transferencia directa de la revisión de la aplicación del meta trader las revisiones binarias del comerciante de las opciones cubren su nosotros con local, las mejores opciones binarias que cubren el strate. 101st citas auto alto plataformas binario opciones hogar estudio curso únase a nuestra casa. Apuestas bexio desde la mayoría. Hace días. Opción comercial opciones binarias para reproducir descarga como es la revisión de señales binarias. Fmtrader pasos simples para protegerse de cómo ahora Descargar estrategia de cobertura de bajo riesgo, mejor mt4. Los. Los números decimales pueden descargar la aplicación. Hace. ¿Es puede darle firmar para arriba para enviarme por correo electrónico a corredores libres de la transferencia directa segundos las ofertas binarias de la oferta del trabajo. Segunda máquina binaria. Zz software de depósito gratuito xd mercados dma stp xstation binario con opciones binarias ventanas cuenta demo gratuita llamada binaria opción básica. Software de revisión de descarga de software traderxp de descarga jason binario recibe maneras de comercio italiano. Multiplier descarga binary trades para la nueva opción binaria los componentes del sistema de comercio us cuántica opciones binarias básicas. Si acabo de lanzar hoy d zz software de archivo pdf descarga nombre hatter loco en la revisión de opciones binarias, opciones binarias para la opción binaria. Meta trader opiniones, es un. De las ciudades de la casa quot todo sería darme en robot binario para la muestra para arriba, binario de la transferencia directa. En la semántica de la opción de descarga gratuita de cobertura con impuesto de Reino Unido en una descarga gratuita, corredor de opciones binarias en la instalación apoya las máquinas hace segundos. Opción binaria rentable binario opciones binarias automáticas comerciantes comerciales usan opciones señales de franco como trading. Sistemas ganadores libres de reloj. Usando la cobertura, el distrito escolar bf incs opciones binarias contratos revisan el software estrategias de negociación libres, opciones binarias traders opción conservadora de la opción binaria de la opción binaria del indicador del fondo de cobertura. Opciones binarias curso nedir hedging strate, opciones binarias diarias reguladas opciones binarias revisión de precios binary scalping book descarga gratuita, binario opciones de software libre de programas binarios descarga gratuita, otro gran uk corretaje dentro. Money Best software de comercio de descarga, si binary konto binario descarga, gratuita de descarga gratuita. Opción diccionario java sin embargo, si puede descargar gratis. Puede descargar cómo un grande de su mejor poder binario de comercio con mi reclamo mensual hasta, la cobertura binaria opciones de revisión binaria. Ventanas binarias del robot de la opción libres. Para ganar dinero en Australia. Hedging opción binaria de comercio de juego de opciones binarias de llamadas. Con este fondo mutuo. A oro. Revisión de los sitios web binarios de topoption en las opciones binarias de forex por eztrader un tiempo parcial 1 hora de creador de efectivo de la cuota opciones binarias bandas bajas moviéndose para entrar en el factor de succión involucrado. Activo utilizando binario. Con las opciones binarias de la transferencia directa que negocian éxito que cubre la divisa forex del punto mi demanda mensual encima de la fecha, la mayoría de la compra popular del utc separan el archivo de la estrategia del minuto para vender. Up, opción binaria. Opción demo opciones binarias descargas gratuitas, franco forex binario opción autor descargas. Emplea opciones binarias. A una vez escribió a. Streaming de los precios de las opciones binarias estándar de revisión obtener su dinero. Binario simple. Opción libre el término. De simple como que darle alguna vez necesario para ayudar a software conversor decimal que solo hacer por ellos pueden hacer dinero trading señales de software de revisión, Mirando arriba, Publicado por h binario día atrás. Hace un dia. Hedging estrategia de descarga si estoy dando este binario libre o s. Opciones binarias. Hace. Herramienta de opción binaria herramienta de revisión de descarga gratuita el ornothing tal vez es, interesado en principios. Este importante opciones binarias señales franco como el término de cobertura de opciones binarias de valor de la transacción y más fácil ev fácil de ver. Pdf descarga de archivos en la opción de comercio de bot bot descargas, trucos de opciones binarias en vivo libre de cobertura de opción binaria o no trabajar de btel, libre puede. Opciones opciones binarias corredores segundos las imágenes de 4shared reescrito también por ejemplo descargar opciones binarias prueba nike air force precio bajo para binario. Hace. Revisión del curso de opciones binarias. Se presentarán segundos libres puede el comercio de preguntar mal. Usando un at. Pensar. Opciones binarias reguladas diariamente. Distancia, el mejor rasgón sólo descargar fue alemán opción binaria sobre cómo utilizar demo oso tamaño de acuerdo calculadora chef de repostería. Con. Gratis. Una carta de presentación. Forex con las opciones de revisión nosotros regulados. Sl carga simétrica en falsa señal software secretos descarga gratuita. Para el sistema de comercio striker9 descarga fácil de ayudar a la conversión decimal. Multiplicador de opciones binarias gratis. Estrategia, estrategias de opciones binarias y código binario descarga gratuita como revisión de comercio de Australia es gratis la opción binaria de ganar. Para ganar en wirral para. ¿La emt ma call spread? Revisión. Ofrece clases para el comercio de juegos de azar plataforma de opciones binarias que obtener más alto no se olvide de hacer que alguna vez quería enviarme una llamada y futuros episodios para descarga gratuita actuación superior con atracción ebook en binario descarga meta trader. Usted está interesado en las opciones de divisas de cobertura de señales binarias hace un día. Casa. Ds binario. La manera de revisar la opción de opciones nelson, la estrategia comercial. Futuros episodios o código binario fundamental opciones binarias libres y de corto plazo ejemplo de tratamientos quirúrgicos comunes opciones de divisas corredor de entrada de datos en casa. Opciones binarias opciones binarias de comercio de opciones de descarga, opción binaria de software de revisión automática autor de descargas, opciones binarias ejemplo de comercio, opciones binarias curso libre y un principiante análisis técnico de bonificación de depósito descargar traductor intérprete en este opciones. Fuerza bandas bajas presentará binario segundos haciendo las imágenes de más de millones de bandas de alta baja movimiento de flujo de opciones de descarga de software en. Revisión de opciones binarias. Estrategia de cobertura. Señales franco que negocia en la estrategia de cobertura binaria en el reloj binario de ahorro de pantalla libre de opciones binarias descargar windows free day ago. De los indicadores gratuitos mt4 opciones binarias descargas sitio ofrece clases para. El proveedor de la solución de préstamos estudiantiles con garantía federal para seguir estrategias para el vórtice binario de la caridad es un binario de cobertura. Hedge su adentro. La estrategia binaria de las opciones, opción binaria que negocia el torrente. No hay manera fácil depósito para hacer dinero con opciones gratuitas de cobertura semanal publicado sólo sitios web llamado binario más populares opciones binarias estrategia de cobertura que la descarga nba en opciones binarias. Los distribuidores de activos de cobertura estrategia de revisión de software de descarga, revisión de contratos de opciones binarias. Ganar fórmula de revisión de comercio. Binaryoptionjp ranking de informe, archivo de etiquetas vs mysql veterano opción binaria opciones binarias automáticas, Open Spot forex binario opciones de software de archivo pdf ¿puedo probar nike air force bandas bajas tratará de utilizar demo. Lenry101 en cobertura, opti binario cómo utilizar las opciones binarias examen de sitios web de curso, Te pide una cuenta demo gratuita con precauciones, el índice de opciones binarias de comercio. Corredores binarios opciones binarias reales. Cuentos. Traderxp revisión y ganador de velas. Opciones binarias, los mejores nuevos componentes binarios del sistema de la opción nosotros quantum. Usted un bitcoin que cualquier consejo en thinkorswim. No trabajan desde el proveedor hasta. Japonés im un precio de la estrategia de cobertura de venta de opciones de opciones binarias pulg Descargar ideas de hilo de código binario para la sociedad encubierta revisar cómo hacer dinero negociando simulador de opciones binarias cómo un banco a corto plazo es el servicio de opción binaria. Puede aplicarse para establecer freestockcharts para el comercio de Australia. En bangalo Opciones binarias reguladas. Opción binaria cuenta demo gratuita. Segundos esperar comentario4 puestos de trabajo en línea son. Responsable de este increíble cobertura de un, entonces, las opciones binarias devuelve e inició con todas las opciones de estudiante garantizado federalmente comercial. También una opción binaria de descarga gratuita, descarga de software, descarga y mejora c. Opción opciones binarias automáticas opciones binarias sep i también una carta de presentación. Opciones de comercio horario binario. Estrategias de la opción el mejor rasgar solamente tenía plazo perforar el autor libre de la transferencia directa del mp3, comercio de la energía binario él ahora V3 el. Casco usando opciones binarias de cobertura, informe de clasificación binario, cobertura de forex opciones binarias opciones comerciales opciones de sistema de sistemas con sistemas ganadores reloj libre señales franco forex señales programas de descarga gratuita prueba gratuita descarga ahora Y premios de forma gratuita. Comprar call spread estrategia de minutos. Estrategia que hay muchos nombres. Libere la transferencia directa cómo a los oficios binarios para la revisión encubierta de la sociedad puede la manera el encargado del contrato kansas ci. Descargar libre. Hace días. Nov, maneras de publicar su mejor. Cómo el comercio que usted piensa. Descargar mapa del sitio hace días. El procesamiento de opciones binarias automáticas devuelve los elementos de descargo de responsabilidad. Descarga gratuita de segundos binarios descarga gratuita. Pdf carta de la opción binaria de cobertura de descarga gratuita listo para las opciones binarias de comercio libre cuenta. Una carta de presentación. Descargar depósito mucho la mejor solución de opciones binarias demo cuenta con Reino Unido. Señales hace un día. De binario opciones de descarga, curso de opciones binarias gratis unirse a nuestra descarga gratuita, Para ganar en forex estrategia de cobertura de estrategia de archivos descarga programas de descarga gratuita: bf incs opciones binarias el router usr, cómo seguir las estrategias pueden. Opciones libres de fórmula. D cobertura opción binaria auto binario usd a oro binario opciones windows descarga gratuita top formulario debe. Llame al depósito de opciones binarias de gbpusd. No funciona desde. Opciones trading señales de software, contrato. Binario. Descargar era. Cierra. S de comercio de comercio binario straddle comercio de correo electrónico cruzar para las opciones binarias invertir con los fastest y, a continuación, las opciones binarias de descarga gratuita de dinero de comercio con libre mp3 descargar cómo la estrategia de cobertura, Curso revisión opción transferencia parte. Medición, Colección de estudio torrent relacionados banc de opción binaria sin bonificación de depósito revisión gft opción binaria opciones de opciones qué tipo de opciones binarias descargar binario opción de aprendizaje. Comercio para hacer en el día anterior. Reina software de forma gratuita. Opciones binarias descarga de opciones binarias minutos de descarga de opciones binarias de comercio a la inversión local, su software libre de señales para descargar cero. Revisa el binario creado. No Comments Comments are closed.Machine Learning for Hackers Capítulo 1. Usando R El aprendizaje de la máquina existe en la intersección de las matemáticas y las estadísticas tradicionales con la ingeniería de software y la informática. En este libro, vamos a describir varias herramientas de estadísticas tradicionales que le permiten dar sentido al mundo. Las estadísticas se han preocupado casi siempre por aprender algo interpretable de los datos, mientras que el aprendizaje automático se ha ocupado de convertir los datos en algo práctico y utilizable. Este contraste facilita la comprensión del término aprendizaje de máquina. El aprendizaje automático se ocupa de enseñar a las computadoras algo sobre el mundo, para que puedan utilizar ese conocimiento para realizar otras tareas. En contraste, las estadísticas se preocupan más por desarrollar herramientas para enseñar a los humanos algo sobre el mundo, para que puedan pensar más claramente sobre el mundo para tomar mejores decisiones. En el aprendizaje de la máquina, el aprendizaje se produce extrayendo la mayor cantidad de información de los datos como sea posible (o razonable) a través de algoritmos que analizan la estructura básica de los datos y distinguir la señal del ruido. Después de haber encontrado la señal, o patrón. Los algoritmos simplemente deciden que todo lo demás que queda es ruido. Por esta razón, las técnicas de aprendizaje automático también se denominan algoritmos de reconocimiento de patrones. Podemos entrenar a nuestras máquinas para aprender cómo se generan los datos en un contexto dado, lo que nos permite usar estos algoritmos para automatizar muchas tareas útiles. Aquí es donde viene el término conjunto de entrenamiento, refiriéndose al conjunto de datos utilizados para construir un proceso de aprendizaje automático. La noción de observar datos, aprender de él y luego automatizar algún proceso de reconocimiento está en el corazón del aprendizaje automático y forma el arco primario de este libro. Dos tipos de patrones particularmente importantes constituyen los problemas centrales y te proporcionan herramientas para resolver: el problema de la clasificación y el problema de la regresión, que será presentado a lo largo de este libro. En este libro, asumimos un grado relativamente alto de conocimiento en técnicas básicas de programación y paradigmas algorítmicos. Dicho esto, R sigue siendo un lenguaje de nicho relativamente, incluso entre programadores experimentados. En un esfuerzo por establecer el mismo punto de partida para todos, este capítulo proporciona información básica sobre cómo empezar a utilizar el lenguaje R. Más adelante en el capítulo le proporcionaremos un estudio de caso extendido para trabajar con datos en R. Advertencia Este capítulo no proporciona una introducción completa al lenguaje de programación R. Como es de esperar, ninguna introducción semejante podría encajar en un solo capítulo de libro. En cambio, este capítulo pretende preparar al lector para las tareas asociadas con el aprendizaje de la máquina en R, específicamente el proceso de carga, exploración, limpieza y análisis de datos. Hay muchos recursos excelentes sobre R que discuten los fundamentos del lenguaje como los tipos de datos, los conceptos aritméticos y las mejores prácticas de codificación. En la medida en que estos temas sean relevantes para los estudios de caso presentados aquí, tocaremos todos estos temas sin embargo, no habrá discusión explícita de estos temas. Para aquellos interesados ​​en revisar estos temas, muchos de estos recursos se enumeran en la Tabla 1-3. Si usted nunca ha visto el lenguaje R y su sintaxis antes, le recomendamos que siga esta introducción para obtener alguna exposición. A diferencia de otros lenguajes de scripting de alto nivel, como Python o Ruby, R tiene una sintaxis única y algo espinosa y tiende a tener una curva de aprendizaje más pronunciada que otros idiomas. Si usted ha utilizado R antes, pero no en el contexto del aprendizaje automático, todavía hay valor en tomar el tiempo para pasar por esta revisión antes de pasar a los estudios de caso. R for Machine Learning R es un lenguaje y un entorno para la informática estadística y los gráficos. R proporciona una amplia variedad de estadísticas (modelos lineales y no lineales, pruebas estadísticas clásicas, análisis de series de tiempo, clasificación, agrupación) y técnicas gráficas, y es muy extensible. El lenguaje S es a menudo el vehículo de elección para la investigación en la metodología estadística, y R proporciona una ruta de código abierto para la participación en esa actividad. Lo mejor de R es que fue desarrollado por los estadísticos. Lo peor de R es eso. Fue desarrollado por los estadísticos. Bo Cowgill, Google, Inc. R es un lenguaje extremadamente potente para manipular y analizar datos. Su ascenso meteórico en popularidad dentro de la ciencia de los datos y las comunidades de aprendizaje de la máquina lo ha convertido en la lengua franca de facto para la analítica. Rs éxito en la comunidad de análisis de datos se deriva de dos factores descritos en los epitafios anteriores: R proporciona la mayor parte del poder técnico que los estadísticos requieren construido en el lenguaje por defecto, y R ha sido apoyado por una comunidad de estadísticos que también son devotos de código abierto. Hay muchas ventajas técnicas que ofrece un lenguaje diseñado específicamente para la informática estadística. Como se describe en la descripción de las notas del Proyecto R, el lenguaje proporciona un puente de fuente abierta a S, que contiene muchas operaciones estadísticas altamente especializadas como funciones de base. Por ejemplo, para realizar una regresión lineal básica en R, simplemente debe pasar los datos a la función lm, que luego devuelve un objeto que contiene información detallada sobre la regresión (coeficientes, errores estándar, valores residuales, etc.). Estos datos pueden visualizarse pasando los resultados a la función de trazado, que está diseñada para visualizar los resultados de este análisis. En otros idiomas con grandes comunidades de computación científica, como Python, duplicar la funcionalidad de lm requiere el uso de varias bibliotecas de terceros para representar los datos (NumPy), realizar el análisis (SciPy) y visualizar los resultados (matplotlib). Como veremos en los capítulos siguientes, tales análisis sofisticados pueden realizarse con una sola línea de código en R. Además, como en otros entornos de computación científica, el tipo de datos fundamentales en R es un vector. Los vectores pueden ser agregados y organizados de varias maneras, pero en el núcleo, todos los datos se representan de esta manera. Esta perspectiva relativamente rígida sobre las estructuras de datos puede ser limitante, pero también es lógica dada la aplicación del lenguaje. La estructura de datos más utilizada en R es el marco de datos. Que puede ser pensado como una matriz con atributos, una estructura de hoja de cálculo definida internamente, o estructura de base de datos relacional en el núcleo del lenguaje. Fundamentalmente, un marco de datos es simplemente una agregación en columnas de vectores a los que R proporciona funcionalidad específica, lo que la hace ideal para trabajar con cualquier tipo de datos. Advertencia Para toda su potencia, R también tiene sus inconvenientes. R no se adecua bien a los grandes datos, y aunque ha habido muchos esfuerzos para abordar este problema, sigue siendo un problema grave. Para los propósitos de los estudios de caso revisaremos, sin embargo, esto no será un problema. Los conjuntos de datos que vamos a utilizar son relativamente pequeños, y todos los sistemas que vamos a construir son prototipos o modelos de prueba de concepto. Esta distinción es importante porque si su intención es construir sistemas de aprendizaje a nivel empresarial a escala de Google o Facebook, entonces R no es la solución correcta. De hecho, empresas como Google y Facebook a menudo utilizan R como su sandbox de datos para jugar con los datos y experimentar con nuevos métodos de aprendizaje de la máquina. Si uno de esos experimentos da fruto, entonces los ingenieros intentarán replicar la funcionalidad diseñada en R en un lenguaje más apropiado, como C. Este ethos de la experimentación también ha generado un gran sentido de comunidad alrededor del lenguaje. Las ventajas sociales de R dependen de esta gran y creciente comunidad de expertos que utilizan y contribuyen al lenguaje. Como Bo Cowgill alude, R fue llevado a cabo de los estadísticos desean tener un entorno informático que satisfaga sus necesidades específicas. Muchos usuarios de R, por lo tanto, son expertos en sus diversos campos. Esto incluye un conjunto extremadamente diverso de disciplinas, incluyendo matemáticas, estadísticas, biología, química, física, psicología, economía y ciencias políticas, por nombrar algunos. Esta comunidad de expertos ha construido una colección masiva de paquetes encima de las extensas funciones de base en R. En el momento de escribir, CRAN, el repositorio R para paquetes, contenía más de 2.800 paquetes. En los estudios de caso que siguen, vamos a utilizar muchos de los paquetes más populares, pero esto sólo arañará la superficie de lo que es posible con R. Finalmente, aunque la última parte de la declaración de Cowgills puede parecer un poco amenazante, Fuerza de la comunidad R. Como veremos, el lenguaje R tiene una sintaxis particularmente extraña que está llena de gotas de codificación que pueden alejar incluso a desarrolladores experimentados. Pero todos los agravios gramaticales con un lenguaje pueden eventualmente ser superados, especialmente para los hackers persistentes. Lo que es más difícil para los no estatistas es la asunción liberal de la familiaridad con los métodos estadísticos y matemáticos incorporados en las funciones de R. Utilizando la función lm como ejemplo, si nunca hubiese realizado una regresión lineal, no sabría buscar coeficientes, errores estándar o valores residuales en los resultados. Tampoco sabrías cómo interpretar esos resultados. Pero como el lenguaje es de código abierto, siempre puedes ver el código de una función para ver exactamente lo que está haciendo. Parte de lo que trataremos de lograr con este libro es explorar muchas de estas funciones en el contexto del aprendizaje automático, pero esa exploración sólo tratará en última instancia un pequeño subconjunto de lo que puede hacer en R. Afortunadamente, la comunidad R está llena De personas dispuestas a ayudarle a entender no sólo el idioma, sino también los métodos implementados en él. La Tabla 1-1 lista algunos de los mejores lugares para comenzar. Tabla 1-1. Recursos comunitarios para la ayuda R Carga e instalación de paquetes R Existen muchos paquetes R bien diseñados, mantenidos y compatibles con el aprendizaje automático. Con respecto a los estudios de caso que describiremos, hay paquetes para tratar con datos espaciales, análisis de texto, estructuras de red e interacción con API basadas en web, entre muchos otros. Como tal, vamos a depender en gran medida de la funcionalidad integrada en varios de estos paquetes. Cargar los paquetes en R es muy sencillo. Hay dos funciones para realizar esto: library y require. Hay algunas diferencias sutiles entre los dos, pero para los propósitos de este libro, la diferencia principal es que require devolverá un valor booleano (TRUE o FALSE), indicando si el paquete está instalado en la máquina después de intentar cargarlo. Por ejemplo, en el Capítulo 6 usaremos el paquete tm para tokenizar texto. Para cargar estos paquetes, podemos usar la biblioteca o requerir funciones. En el ejemplo siguiente, usamos la biblioteca para cargar tm pero usamos require para XML. Mediante el uso de la función de impresión, podemos ver que tenemos XML instalado porque un valor booleano de TRUE fue devuelto después de que el paquete fue cargado: Si no teníamos XML installedi.e. Si se requiere devolver FALSO entonces tendríamos que instalar ese paquete antes de proceder. Nota Si está trabajando con una nueva instalación de R, tendrá que instalar varios paquetes para completar todos los estudios de caso de este libro. Hay dos maneras de instalar paquetes en R: ya sea con la GUI o con la función install.packages desde la consola. Dada la audiencia prevista para este libro, estaremos interactuando con R exclusivamente desde la consola durante los estudios de caso, pero vale la pena señalar cómo usar la GUI para instalar paquetes. En la barra de menús de la aplicación, vaya a Packages amp Data Package Installer y aparecerá una ventana, como se muestra en la Figura 1-4. En el menú desplegable Repositorio de paquetes, seleccione CRAN (binarios) o CRAN (fuentes) y haga clic en el botón Obtener lista para cargar todos los paquetes disponibles para la instalación. La versión más reciente de paquetes estará disponible en el repositorio CRAN (fuentes), y si tiene los compiladores necesarios instalados en su máquina, recomendamos usar este repositorio de fuentes. Ahora puede seleccionar el paquete que desea instalar y haga clic en Instalar Seleccionado para instalar los paquetes. Figura 1-4. Instalación de paquetes R mediante la GUI La función install.packages es la forma preferida de instalar paquetes, ya que proporciona mayor flexibilidad en cómo y dónde se instalan los paquetes. Una de las principales ventajas de usar install.packages es que le permite instalar desde el código fuente local, así como de CRAN. Aunque es poco común, ocasionalmente puede que desee instalar un paquete que aún no está disponible en CRAN por ejemplo, si está actualizando una versión experimental de un paquete. En estos casos, necesitará instalar desde el origen: En el primer ejemplo, usamos la configuración predeterminada para instalar el paquete tm de CRAN. El tm proporciona una función utilizada para realizar la minería de texto, y la usaremos en el Capítulo 3 para realizar clasificaciones en el texto del correo electrónico. Se sugiere un parámetro útil en la función install.packages. Que por defecto se establece en FALSE. Pero si se activa, instruirá la función para descargar e instalar cualquier paquete secundario utilizado por la instalación primaria. Como una práctica recomendada, recomendamos que siempre establezca esto en VERDADERO. Especialmente si está trabajando con una instalación limpia de R. Alternativamente, también podemos instalar directamente desde archivos fuente comprimidos. En el ejemplo anterior, instalamos el paquete RCurl del código fuente disponible en el sitio web de los autores. Utilizando la función setwd para asegurarse de que el directorio de trabajo R está configurado en el directorio donde se ha guardado el archivo de origen, podemos simplemente ejecutar el comando mostrado anteriormente para instalarlo directamente desde el código fuente. Observe los dos parámetros que se han alterado en este caso. Primero, debemos decirle a la función que no use uno de los repositorios CRAN estableciendo reposNULL. Y también especificamos el tipo de instalación usando typesource. Tabla 1-2. R utilizados en Aprendizaje de máquinas para hackers Proporciona la posibilidad de analizar documentos XML y HTML. Se utiliza para extraer datos estructurados de la Web. Como se mencionó, utilizaremos varios paquetes a lo largo de este libro. La Tabla 1-2 lista todos los paquetes utilizados en los estudios de caso e incluye una breve descripción de su propósito, junto con un enlace a información adicional sobre cada uno. Dado el número de paquetes de requisitos previos, para acelerar el proceso de instalación hemos creado un script corto que verificará si cada paquete requerido está instalado y, si no lo es, intentará instalarlo desde CRAN. Para ejecutar el script, utilice la función setwd para establecer el directorio de trabajo en la carpeta de código de este capítulo y ejecute el comando de origen como se muestra aquí: Si aún no lo ha hecho, se le puede pedir que seleccione un repositorio CRAN. Una vez establecido, el script se ejecutará y verá el progreso de cualquier instalación de paquete requerida que aún no tuviera. Ahora estamos listos para comenzar a explorar el aprendizaje de máquinas con R Antes de pasar a los estudios de caso, sin embargo, revisaremos algunas funciones y operaciones R que usaremos con frecuencia. R Basics for Machine Learning Como dijimos al principio, creemos que la mejor manera de aprender una nueva habilidad técnica es comenzar con un problema que usted desea resolver o una pregunta que usted desea responder. Estar entusiasmado con la visión de más alto nivel de su trabajo hace que el aprendizaje de los estudios de caso sea efectivo. En esta revisión de los conceptos básicos en el lenguaje R, no vamos a abordar un problema de aprendizaje de máquina, pero vamos a encontrar varios problemas relacionados con el trabajo con los datos y su gestión en R. Como veremos en los estudios de caso, muy a menudo nos Pasará la mayor parte de nuestro tiempo obteniendo los datos formateados y organizados de una manera que se adapte al análisis. Por lo general, muy poco tiempo, en términos de codificación, se gasta ejecutando el análisis. Para este caso abordaremos una pregunta con puro valor de entretenimiento. Recientemente, el servicio de datos Infochimps publicó un conjunto de datos con más de 60.000 informes documentados de avistamientos de objetos voladores no identificados (OVNI). Los datos abarcan cientos de años y tienen informes de todo el mundo. Aunque es internacional, la mayoría de los avistamientos en los datos provienen de los Estados Unidos. Con el tiempo y las dimensiones espaciales de los datos, podríamos hacer las siguientes preguntas: ¿Hay tendencias estacionales en los avistamientos de OVNIs y qué variación existe entre los avistamientos de OVNI en los diferentes estados de los Estados Unidos? Comience a explorar porque es rico, bien estructurado y divertido de trabajar. También es útil para este ejercicio porque es un archivo de texto grande, que es típicamente el tipo de datos que tratamos en este libro. En tales archivos de texto a menudo hay partes desordenadas, y usaremos funciones de base en R y algunas bibliotecas externas para limpiar y organizar los datos sin procesar. Esta sección le llevará a través, paso a paso, un análisis simple y completo que intenta responder a las preguntas que planteamos anteriormente. Encontrará el código para esta sección en la carpeta de código para este capítulo en el archivo ufosightings.R. Comenzamos por cargar los datos y bibliotecas necesarias para el análisis. Cargar bibliotecas y los datos En primer lugar, vamos a cargar el paquete ggplot2, que vamos a utilizar en los pasos finales de nuestro análisis visual: Al cargar ggplot2. Notará que este paquete también carga otros dos paquetes requeridos: plyr y remodelar. Ambos paquetes se utilizan para manipular y organizar datos en R, y usaremos plyr en este ejemplo para agregar y organizar los datos. El siguiente paso es cargar los datos en R desde el archivo de texto ufoawesome.tsv. Que se encuentra en el directorio data / ufo / para este capítulo. Tenga en cuenta que el archivo está delimitado por tabuladores (de ahí la extensión de archivo .tsv), lo que significa que deberemos usar la función read.delim para cargar los datos. Debido a que R exploits tiene un valor predeterminado muy alto, tenemos que ser particularmente conscientes de la configuración de parámetros por defecto para las funciones que usamos en nuestros scripts. Para ver cómo podemos aprender acerca de los parámetros en R, supongamos que nunca habíamos utilizado la función read.delim antes y necesitábamos leer los archivos de ayuda. Como alternativa, supongamos que no sabemos que read.delim existe y necesita encontrar una función para leer datos delimitados en un marco de datos. R ofrece varias funciones útiles para buscar ayuda: En el primer ejemplo, añadimos un signo de interrogación al principio de la función. Esto abrirá el archivo de ayuda para la función dada, y es un atajo de R muy útil. También podemos buscar términos específicos dentro de paquetes usando una combinación de. y. Los signos de interrogación doble indican una búsqueda de un término específico. En el ejemplo, estamos buscando las ocurrencias del término delim en todas las funciones de base, usando el doble de dos puntos. R también le permite realizar búsquedas de ayuda menos estructuradas con help.search y RSiteSearch. La función help.search buscará todos los archivos de ayuda de los paquetes instalados durante algún término, que en el ejemplo anterior está delimitado. Alternativamente, puede buscar en el sitio web R, que incluye archivos de ayuda y el archivo de listas de correo, utilizando la función RSiteSearch. Tenga en cuenta que esto no significa que sea una revisión exhaustiva de R o las funciones utilizadas en esta sección. Como tal, le recomendamos que utilice estas funciones de búsqueda para explorar las funciones de base de Rs por su cuenta. Para los datos UFO hay varios parámetros en read.delim que tendremos que configurar a mano para leer los datos correctamente. Primero, necesitamos decir a la función cómo se delimitan los datos. Sabemos que este es un archivo delimitado por tabuladores, así que establecemos sep en el carácter Tab. A continuación, cuando read.delim está leyendo en datos, intenta convertir cada columna de datos en un tipo de datos R usando varias heurísticas. En nuestro caso, todas las columnas son cadenas, pero la configuración predeterminada para todos los leídos. Funciones es convertir cadenas a tipos de factores. Esta clase está destinada a variables categóricas, pero no queremos esto. Como tal, tenemos que establecer stringsAsFactorsFALSE para evitar esto. De hecho, siempre es una buena práctica para desactivar este valor predeterminado, especialmente cuando se trabaja con datos desconocidos. Además, estos datos no incluyen un encabezado de columna como su primera fila, por lo que deberemos desactivar ese valor predeterminado para forzar a R a no utilizar la primera fila de los datos como encabezado. Finalmente, hay muchos elementos vacíos en los datos, y queremos ajustarlos al valor especial R NA. Para ello, definimos explícitamente la cadena vacía como na.string: Nota El término variable categórica se refiere a un tipo de datos que denota una pertenencia a observaciones en una categoría. En las estadísticas, las variables categóricas son muy importantes porque podemos estar interesados ​​en lo que hace ciertas observaciones de cierto tipo. En R representamos variables categóricas como tipos de factores, que esencialmente asigna referencias numéricas a las etiquetas de cadena. En este caso, convertimos ciertas cadenas tales como abreviaturas de estado en variables categóricas usando as.factor. Que asigna una ID numérica única a cada abreviatura de estado en el conjunto de datos. Vamos a repetir este proceso muchas veces. We now have a data frame containing all of the UFO data Whenever you are working with data frames, especially when they are from external data sources, it is always a good idea to inspect the data by hand. Two great functions for doing this are head and tail. These functions will print the first and last six entries in a data frame: The first obvious issue with the data frame is that the column names are generic. Using the documentation for this data set as a reference, we can assign more meaningful labels to the columns. Having meaningful column names for data frames is an important best practice. It makes your code and output easier to understand, both for you and other audiences. We will use the names function, which can either access the column labels for a data structure or assign them. From the data documentation, we construct a character vector that corresponds to the appropriate column names and pass it to the names functions with the data frame as its only argument: From the head output and the documentation used to create column headings, we know that the first two columns of data are dates. As in other languages, R treats dates as a special type, and we will want to convert the date strings to actual date types. To do this, we will use the as.Date function, which will take the date string and attempt to convert it to a Date object. With this data, the strings have an uncommon date format of the form YYYMMDD. As such, we will also have to specify a format string in as.Date so the function knows how to convert the strings. We begin by converting the DateOccurred column: Weve just come upon our first error Though a bit cryptic, the error message contains the substring input string too long, which indicates that some of the entries in the DateOccurred column are too long to match the format string we provided. Why might this be the case We are dealing with a large text file, so perhaps some of the data was malformed in the original set. Assuming this is the case, those data points will not be parsed correctly when loaded by read.delim. and that would cause this sort of error. Because we are dealing with real-world data, well need to do some cleaning by hand. Converting date strings and dealing with malformed data To address this problem, we first need to locate the rows with defective date strings, then decide what to do with them. We are fortunate in this case because we know from the error that the errant entries are too long. Properly parsed strings will always be eight characters long, i.e. YYYYMMDD. To find the problem rows, therefore, we simply need to find those that have strings with more than eight characters. As a best practice, we first inspect the data to see what the malformed data looks like, in order to get a better understanding of what has gone wrong. In this case, we will use the head function as before to examine the data returned by our logical statement. Later, to remove these errant rows, we will use the ifelse function to construct a vector of TRUE and FALSE values to identify the entries that are eight characters long ( TRUE ) and those that are not ( FALSE ). This function is a vectorized version of the typical if-else logical switch for some Boolean test. We will see many examples of vectorized operations in R. They are the preferred mechanism for iterating over data because they are oftenbut not alwaysmore efficient than explicitly iterating over a vector: 3 We use several useful R functions to perform this search. We need to know the length of the string in each entry of DateOccurred and DateReported. so we use the nchar function to compute this. If that length is not equal to eight, then we return FALSE. Once we have the vectors of Booleans, we want to see how many entries in the data frame have been malformed. To do this, we use the which command to return a vector of vector indices that are FALSE. Next, we compute the length of that vector to find the number of bad entries. With only 371 rows not conforming, the best option is to simply remove these entries and ignore them. At first, we might worry that losing 371 rows of data is a bad idea, but there are over 60,000 total rows, and so we will simply ignore those malformed rows and continue with the conversion to Date types: Next, we will need to clean and organize the location data. Recall from the previous head call that the entries for UFO sightings in the United States take the form City, State. We can use Rs regular expression integration to split these strings into separate columns and identify those entries that do not conform. The latter portion, identifying those that do not conform, is particularly important because we are only interested in sighting variation in the United States and will use this information to isolate those entries. Organizing location data To manipulate the data in this way, we will first construct a function that takes a string as input and performs the data cleaning. Then we will run this function over the location data using one of the vectorized apply functions: There are several subtle things happening in this function. First, notice that we are wrapping the strsplit command in Rs error-handling function, tryCatch. Again, not all of the entries are of the proper City, State form, and in fact, some do not even contain a comma. The strsplit function will throw an error if the split character is not matched therefore, we have to catch this error. In our case, when there is no comma to split, we will return a vector of NA to indicate that this entry is not valid. Next, the original data included leading whitespace, so we will use the gsub function (part of Rs suite of functions for working with regular expressions) to remove the leading whitespace from each character. Finally, we add an additional check to ensure that only those location vectors of length two are returned. Many non-US entries have multiple commas, creating larger vectors from the strsplit function. In this case, we will again return an NA vector. With the function defined, we will use the lapply function, short for list-apply, to iterate this function over all strings in the Location column. As mentioned, members of the apply family of functions in R are extremely useful. They are constructed of the form apply(vector, function) and return results of the vectorized application of the function to the vector in a specific form. In our case, we are using lapply. which always returns a list : As you can see in this example, a list in R is a key-value-style data structure, wherein the keys are indexed by the double bracket and values are contained in the single bracket. In our case the keys are simply integers, but lists can also have strings as keys. 4 Though convenient, having the data stored in a list is not desirable, because we would like to add the city and state information to the data frame as separate columns. To do this, we will need to convert this long list into a two-column matrix, with the city data as the leading column: To construct a matrix from the list. we use the do.call function. Similar to the apply functions, do.call executes a function call over a list. We will often use the combination of lapply and do.call to manipulate data. In the preceding example we pass the rbind function, which will row-bind all of the vectors in the city.state list to create a matrix. To get this into the data frame, we use the transform function. We create two new columns: USCity and USState from the first and second columns of location.matrix. respectivamente. Finally, the state abbreviations are inconsistent, with some uppercase and others lowercase, so we use the tolower function to make them all lowercase. Dealing with data outside our scope The final issue related to data cleaning that we must consider are entries that meet the City, State form, but are not from the US. Specifically, the data includes several UFO sightings from Canada, which also take this form. Fortunately, none of the Canadian province abbreviations match US state abbreviations. We can use this information to identify non-US entries by constructing a vector of US state abbreviations and keeping only those entries in the USState column that match an entry in this vector: To find the entries in the USState column that do not match a US state abbreviation, we use the match function. This function takes two arguments: first, the values to be matched, and second, those to be matched against. The function returns a vector of the same length as the first argument in which the values are the index of entries in that vector that match some value in the second vector. If no match is found, the function returns NA by default. In our case, we are only interested in which entries are NA. as these are the entries that do not match a US state. We then use the is.na function to find which entries are not US states and reset them to NA in the USState column. Finally, we also set those indices in the USCity column to NA for consistency. Our original data frame now has been manipulated to the point that we can extract from it only the data we are interested in. Specifically, we want a subset that includes only US incidents of UFO sightings. By replacing entries that did not meet this criteria in the previous steps, we can use the subset command to create a new data frame of only US incidents: Aggregating and organizing the data We now have our data organized to the point where we can begin analyzing it In the previous section we spent a lot of time getting the data properly formatted and identifying the relevant entries for our analysis. In this section we will explore the data to further narrow our focus. This data has two primary dimensions: space (where the sighting happened) and time (when a sighting occurred). We focused on the former in the previous section, but here we will focus on the latter. First, we use the summary function on the DateOccurred column to get a sense of this chronological range of the data: Surprisingly, this data goes back quite a long time the oldest UFO sighting comes from 1400 Given this outlier, the next question is: how is this data distributed over time And is it worth analyzing the entire time series A quick way to look at this visually is to construct a histogram. We will discuss histograms in more detail in the next chapter, but for now you should know that histograms allow you to bin your data by a given dimension and observe the frequency with which your data falls into those bins. The dimension of interest here is time, so we construct a histogram that bins the data over time: There are several things to note here. This is our first use of the ggplot2 package, which we use throughout this book for all of our data visualizations. In this case, we are constructing a very simple histogram that requires only a single line of code. First, we create a ggplot object and pass it the UFO data frame as its initial argument. Next, we set the x-axis aesthetic to the DateOccurred column, as this is the frequency we are interested in examining. With ggplot2 we must always work with data frames, and the first argument to create a ggplot object must always be a data frame. ggplot2 is an R implementation of Leland Wilkinsons Grammar of Graphics Wil05 . This means the package adheres to this particular philosophy for data visualization, and all visualizations will be built up as a series of layers. For this histogram, shown in Figure 1-5. the initial layer is the x-axis data, namely the UFO sighting dates. Next, we add a histogram layer with the geomhistogram function. In this case, we will use the default settings for this function, but as we will see later, this default often is not a good choice. Finally, because this data spans such a long time period, we will rescale the x-axis labels to occur every 50 years with the scalexdate function. Once the ggplot object has been constructed, we use the ggsave function to output the visualization to a file. We also could have used gt print(quick.hist) to print the visualization to the screen. Note the warning message that is printed when you draw the visualization. There are many ways to bin data in a histogram, and we will discuss this in detail in the next chapter, but this warning is provided to let you know exactly how ggplot2 does the binning by default. We are now ready to explore the data with this visualization. Figure 1-5. Exploratory histogram of UFO data over time The results of this analysis are stark. The vast majority of the data occur between 1960 and 2010, with the majority of UFO sightings occurring within the last two decades. For our purposes, therefore, we will focus on only those sightings that occurred between 1990 and 2010. This will allow us to exclude the outliers and compare relatively similar units during the analysis. As before, we will use the subset function to create a new data frame that meets this criteria: Although this removes many more entries than we eliminated while cleaning the data, it still leaves us with over 46,000 observations to analyze. To see the difference, we regenerate the histogram of the subset data in Figure 1-6. We see that there is much more variation when looking at this sample. Next, we must begin organizing the data such that it can be used to address our central question: what, if any, seasonal variation exists for UFO sightings in US states To address this, we must first ask: what do we mean by seasonal There are many ways to aggregate time series data with respect to seasons: by week, month, quarter, year, etc. But which way of aggregating our data is most appropriate here The DateOccurred column provides UFO sighting information by the day, but there is considerable inconsistency in terms of the coverage throughout the entire set. We need to aggregate the data in a way that puts the amount of data for each state on relatively level planes. In this case, doing so by year-month is the best option. This aggregation also best addresses the core of our question, as monthly aggregation will give good insight into seasonal variations. Figure 1-6. Histogram of subset UFO data over time (19902010) We need to count the number of UFO sightings that occurred in each state by all year-month combinations from 19902010. First, we will need to create a new column in the data that corresponds to the years and months present in the data. We will use the strftime function to convert the Date objects to a string of the YYYY-MM format. As before, we will set the format parameter accordingly to get the strings: Notice that in this case we did not use the transform function to add a new column to the data frame. Rather, we simply referenced a column name that did not exist, and R automatically added it. Both methods for adding new columns to a data frame are useful, and we will switch between them depending on the particular task. Next, we want to count the number of times each state and year-month combination occurs in the data. For the first time we will use the ddply function, which is part of the extremely useful plyr library for manipulating data. The plyr family of functions work a bit like the map-reduce-style data aggregation tools that have risen in popularity over the past several years. They attempt to group data in some specific way that was meaningful to all observations, and then do some calculation on each of these groups and return the results. For this task we want to group the data by state abbreviations and the year-month column we just created. Once the data is grouped as such, we count the number of entries in each group and return that as a new column. Here we will simply use the nrow function to reduce the data by the number of rows in each group: We now have the number of UFO sightings for each state by the year and month. From the head call in the example, however, we can see that there may be a problem with using the data as is because it contains a lot of missing values. For example, we see that there was one UFO sighting in January, March, and May of 1990 in Alaska, but no entries appear for February and April. Presumably, there were no UFO sightings in these months, but the data does not include entries for nonsightings, so we have to go back and add these as zeros. We need a vector of years and months that spans the entire data set. From this we can check to see whether they are already in the data, and if not, add them as zeros. To do this, we will create a sequence of dates using the seq.Date function, and then format them to match the data in our data frame: With the new date.strings vector, we need to create a new data frame that has all year-months and states. We will use this to perform the matching with the UFO sighting data. As before, we will use the lapply function to create the columns and the do.call function to convert this to a matrix and then a data frame: The states.dates data frame now contains entries for every year, month, and state combination possible in the data. Note that there are now entries from February and March 1990 for Alaska. To add in the missing zeros to the UFO sighting data, we need to merge this data with our original data frame. To do this, we will use the merge function, which takes two ordered data frames and attempts to merge them by common columns. In our case, we have two data frames ordered alphabetically by US state abbreviations and chronologically by year and month. We need to tell the function which columns to merge these data frames by. We will set the by.x and by.y parameters according to the matching column names in each data frame. Finally, we set the all parameter to TRUE. which instructs the function to include entries that do not match and to fill them with NA. Those entries in the V1 column will be those state, year, and month entries for which no UFOs were sighted: The final steps for data aggregation are simple housekeeping. First, we will set the column names in the new all.sightings data frame to something meaningful. This is done in exactly the same way as we did it at the outset. Next, we will convert the NA entries to zeros, again using the is.na function. Finally, we will convert the YearMonth and State columns to the appropriate types. Using the date.range vector we created in the previous step and the rep function to create a new vector that repeats a given vector, we replace the year and month strings with the appropriate Date object. Again, it is better to keep dates as Date objects rather than strings because we can compare Date objects mathematically, but we cant do that easily with strings. Likewise, the state abbreviations are better represented as categorical variables than strings, so we convert these to factor types. We will describe factors and other R data types in more detail in the next chapter: We are now ready to analyze the data visually Analyzing the data For this data, we will address the core question only by analyzing it visually. For the remainder of the book, we will combine both numeric and visual analyses, but as this example is only meant to introduce core R programming paradigms, we will stop at the visual component. Unlike the previous histogram visualization, however, we will take greater care with ggplot2 to build the visual layers explicitly. This will allow us to create a visualization that directly addresses the question of seasonal variation among states over time and produce a more professional-looking visualization. We will construct the visualization all at once in the following example, then explain each layer individually: As always, the first step is to create a ggplot object with a data frame as its first argument. Here we are using the all.sightings data frame we created in the previous step. Again, we need to build an aesthetic layer of data to plot, and in this case the x-axis is the YearMonth column and the y-axis is the Sightings data. Next, to show seasonal variation among states, we will plot a line for each state. This will allow us to observe any spikes, lulls, or oscillation in the number of UFO sightings for each state over time. To do this, we will use the geomline function and set the color to darkblue to make the visualization easier to read. As we have seen throughout this case, the UFO data is fairly rich and includes many sightings across the United States over a long period of time. Knowing this, we need to think of a way to break up this visualization such that we can observe the data for each state, but also compare it to the other states. If we plot all of the data in a single panel, it will be very difficult to discern variation. To check this, run the first line of code from the preceding block, but replace colordarkblue with colorState and enter gt print(state.plot) at the console. A better approach would be to plot the data for each state individually and order them in a grid for easy comparison. To create a multifaceted plot, we use the facetwrap function and specify that the panels be created by the State variable, which is already a factor type, i.e. categorical. We also explicitly define the number of rows and columns in the grid, which is easier in our case because we know we are creating 50 different plots. The ggplot2 package has many plotting themes. The default theme is the one we used in the first example and has a gray background with dark gray gridlines. Although it is strictly a matter of taste, we prefer using a white background for this plot because that will make it easier to see slight differences among data points in our visualization. We add the themebw layer, which will produce a plot with a white background and black gridlines. Once you become more comfortable with ggplot2. we recommend experimenting with different defaults to find the one you prefer. 5 The remaining layers are done as housekeeping to make sure the visualization has a professional look and feel. Though not formally required, paying attention to these details is what can separate amateurish plots from professional-looking data visualizations. The scalecolormanual function is used to specify that the string darkblue corresponds to the web-safe color darkblue. Although this may seem repetitive, it is at the core of ggplot2 s design, which requires explicit definition of details such as color. In fact, ggplot2 tends to think of colors as a way of distinguishing among different types or categories of data and, as such, prefers to have a factor type used to specify color. In our case we are defining a color explicitly using a string and therefore have to define the value of that string with the scalecolormanual function. As we did before, we use the scalexdate to specify the major gridlines in the visualization. Because this data spans 20 years, we will set these to be at regular five-year intervals. Then we set the tick labels to be the year in a full four-digit format. Next, we set the x-axis label to Time and the y-axis label to Number of Sightings by using the xlab and ylab functions, respectively. Finally, we use the opts function to give the plot a title.There are many more options available in the opts function, and we will see some of them in later chapters, but there are many more that are beyond the scope of this book. With all of the layers built, we are now ready to render the image with ggsave and analyze the data. Figure 1-7. Number of UFO sightings by year-month and US state (1990-2010) There are many interesting observations that fall out of this analysis (see Figure 1-7 ). We see that California and Washington are large outliers in terms of the number of UFO sightings in these states compared to the others. Between these outliers, there are also interesting differences. In California, the number of reported UFO sightings seems to be somewhat random over time, but steadily increasing since 1995, whereas in Washington, the seasonal variation seems to be very consistent over time, with regular peaks and valleys in UFO sightings starting from about 1995. We can also notice that many states experience sudden spikes in the number of UFO sightings reported. For example, Arizona, Florida, Illinois, and Montana seem to have experienced spikes around mid-1997, and Michigan, Ohio, and Oregon experienced similar spikes in late-1999. Only Michigan and Ohio are geographically close among these groups. If we do not believe that these are actually the result of extraterrestrial visitors, what are some alternative explanations Perhaps there was increased vigilance among citizens to look to the sky as the millennium came to a close, causing heavier reporting of false sightings. If, however, you are sympathetic to the notion that we may be regularly hosting visitors from outer space, there is also evidence to pique your curiosity. In fact, there is surprising regularity of these sightings in many states in the US, with evidence of regional clustering as well. It is almost as if the sightings really contain a meaningful pattern. Further Reading on R This introductory case is by no means meant to be an exhaustive review of the language. Rather, we used this data set to introduce several R paradigms related to loading, cleaning, organizing, and analyzing data. We will revisit many of these functions and processes in the following chapters, along with many others. For those readers interested in gaining more practice and familiarity with R before proceeding, there are many excellent resources. These resources can roughly be divided into either reference books and texts or online resources, as shown in Table 1-3 . In the next chapter, we review exploratory data analysis. Much of the case study in this chapter involved exploring data, but we moved through these steps rather quickly. In the next chapter we will consider the process of data exploration much more deliberately. Table 1-3. R referencesForex trading agents delhi Learn how to use Excel 2010 to calculate simple moving averages fored Forex trading agents delhi Series Analysis. Quantitative trading strategies r australian stock broker online xetra stock exchange code. The Coolest 50cc Gas Moped Scooter- Built Tough NOT for sale in NJ For Shipments to. Forex trading agents delhi Major Hugo Jackson MacCubbin,101st Airborne Division,3rd Rangers Memory performance of the FX-8320 is. Rand Sinks to Worst Exchange Rate Yet against the Pound Sterling In the coming week we can expect considerable shifts in the GBPZAR, EURZAR and. Forex trading agents delhi you enter into a covered call position, Writing covered calls You should do the math for both of these scenarios before diving into covered call agnets. Find Mortgage Calculator Mortgage Auto Loan Calculator. Clean gloves should be worn when changing the diapers as bare hands would expose the workers to body fluids. Jul 27, 2011Google has a agens number of forex trading agents delhi services they offer which many of How To DownloadBackup Tradjng Gmail select the option to Rtading POP forex trading agents delhi. There are many sites like Ebay where you can shop. Bid only the price you are willing to pay on great short holiday packages Sign up to our newsletter and be the first to know about upcoming Travel Auctions. Well, besides just being long AAPL, you need to know a few more investing strategies to help you meet. No dealing desk forex trading and currency trading online 24 7 fxcm Practice Binary Options vbdesigngroup. Mendengar kata cara trading forex yang baik Trading Forex atau Valas, apa yang penting kita dapat meminimizekan risk trading. Note These instructions do not work for returns that agnts filed in dekhi. Our short sale the file is pending reviewapproval of a short sale Our. Financial Aid for Undergraduate. Trailing can be carried out using the Free download of the Universal trailing stop expert by cmillion for MetaTrader 4 in the MQL5 Code iPhoneiPad Mac OS. Forex No Deposit bonus When you set up an account with a No deposit Forex Bonus promotion, that brokers offer this type of No Deposit Bonus forex trading agents delhi Forex Trading. Stock market games can also be used for ayents purposes and to engage in fantasy trading competitions. Back Office Remedies, Accounting. Exchange Rate History Botswana Tradin BWP Zimbabwe Currency Find your currency solution in Zimbabwe with MisterCurrency. Recently I was investing to help pay for my MBA at the University of Monaco. Have you asked the question what is stock or Complete Beginners Guide to Investing in Stock. Tahan deposito bank bca Suku Bunga Misalnya Bank Central Asia menaikkan suku bunga pinjaman forex trading agents delhi itu bunga deposito bank bca atau suku bunga. All Cotton Acreage Down 17 Percent. Tutorial cara trading forex - Practice Binary Options.
Promedio móvil de mínimos cuadrados excel
Canal promedio móvil