안녕, 나의 이름 ~이다 라이언 파커, 그리고 나는 흥분한 에게 BE 여기 오늘
~와 함께 점토 짖는 동물 에게 공유하다 ~와 함께 너 일부 새로운 도구 저것 우리는 추가됨 에게 돕다 너
분석하다 유령 같은 데이터 ~와 함께 그만큼 기능의 데이터 탐침 ~에 JMP 프로 17.
그래서 무엇 하다 우리 평균 ~에 의해 유령 같은 데이터?
우리 가지다 ㅏ 많은 ~의 애플리케이션
~에서 계량화학 저것 가지다 동기 부여 ㅏ 많은 ~의 이것 일하다.
하지만 나 ~일 것이다 단지 시작 끄다 ~에 의해 속담
이었다 정말 걱정하는 ~에 대한 데이터 저것 가지다 날카로운 봉우리.
이것 5월 ~ 아니다 필연적으로 BE 유령 같은 데이터, 하지만 이것들 ~이다 그만큼 유형 ~의 데이터
우리가 가졌던 것 ㅏ 딱딱한 시간 모델링 ~에 FE 위로 에게 이것 가리키다.
그리고 그래서 우리 정말 구함 에게 집중하다 ~에 견딜 수 없는
에게 열려 있는 위로 이것들 애플리케이션 그리고 만들다 그것 ㅏ 많은 더 쉽게 에게 핸들 이것들 날카로운 봉우리.
아마도 잠재적인 불연속성.
단지 이것들 크기가 큰, 떨리는 특징 ~의 데이터.
어디 ~에 이것 특정한 예, ~와 함께 분광학 데이터,
이었다 생각 ~에 대한 구성 ~의 재료,
그리고 이것들 봉우리 ~할 수 있다 대표하다 이것들 작곡,
그리고 우리 원하다 에게 BE 할 수 있는 에게 노력하다 에게 정량화하다 저것들.
그래서 또 다른 애플리케이션 질량 분석기에서 나온 것입니다.
그리고 여기 너 ~할 수 있다 보다 이것들 매우 날카로운 봉우리.
그들은 모두 ~ 위에 그만큼 장소 ~에 이것들 다른 기능.
하지만 이것들 봉우리 ~이다 대표하는 단백질 ~에서 이것들 스펙트럼,
그리고 그들 ~할 수 있다 돕다 너, ~을 위한 예,
비교하다 차이점 ~ 사이 것들 ~에서 ㅏ 인내심 있는 ~와 함께 암
그리고 환자 없이 암 에게 이해하다 차이점.
다시 말하지만,
그것은 정말 중요한 저것 우리 노력하다 에게 모델 이것들 봉우리 잘
그래서 저것 우리 ~할 수 있다 정량화하다 이것들 차이점.
안 예 저것 점토 ~이다 가고 있다 에게 보여주다 온다 ~에서 색층 분석기.
이것 ~이다 어디 이었다 견딜 수 없는 에게 ...
~ 안에 이것 사례,
우리 원하다 에게 바라보다 ~에 수량화 그만큼 차이점 ~ 사이 안 올리브 기름
~ 대 다른 채소 유화.
그리고 그래서 그만큼 구성 요소 ~의 이것들 것들 대표 ~에 의해 모두 ~의 이것들 봉우리,
우리 필요 에게, 다시, 노력하다 에게 모델 이것들 잘.
그만큼 첫 번째 물건 나 원하다 에게 씌우다 ~이다 네 새로운 도구 에게 전처리 당신의 데이터,
유령 같은 데이터 ~ 전에 너 얻다 에게 그만큼 모델링 단계.
그만큼 첫 번째 하나 ~이다 그만큼 기준 정상 다양합니다.
그래서 ~와 함께 그만큼 기준 정상 변화하다, 이었다 생각 ~에 대한
표준화 각 기능 ~에 의해 그들의 개인 평균 그리고 변화.
그래서 이었다 가고 있다 에게 가져가다 모든 기능 하나 ~에 ㅏ 시간,
덜다 끄다 그만큼 평균, 나누다 ~에 의해 그만큼 변화,
그래서 저것 그들 모두 가지다 평균 영 그리고 변화 하나.
이것 ~이다 안 대안 에게 그만큼 기존의 도구 우리 가지다 표준화,
어느 ~이다 단지 찾고 ~에 ㅏ 글로벌 평균 ~에 변화
그래서 저것 그만큼 데이터 그들 자신 가지다 계속 ~ 이다 확장,
하지만 확실한 상들, 좋다 수단, ~이다 아직 거기,
반면 ~와 함께 그만큼 기준 정상 변화하다, 우리 원하다 에게 제거하다 저것 ~을 위한 모든 기능.
그만큼 다음 도구의 곱셈 S 캐터링 보정.
그것 ~이다 비슷한 에게 기준 정상 변화하다,
그만큼 결과 끝 위로 존재 그만큼 같은, 비슷한.
하지만 ~에 이것 사례, 이었다 생각 ~에 대한 데이터 어디 우리 가지다 빛 흩어지게하다.
그래서 일부 ~의 이것들 유령 같은 데이터 오다 어디 우리 가지다 에게 걱정하다 ~에 대한
우리의 빛 흩어지게하다 ~에서 모두 그만큼 개인 기능 존재 다른
~에서 ㅏ 참조 기능 저것 이었다 관심 있는 안에.
대개 이것 ~이다 그만큼 평균.
그래서 무엇 잘 하다 ~이다 우리 ~ 할 것이다 세트 ㅏ 단순한 모델
~ 사이 그만큼 개인 기능 에게 이것 평균 기능.
알잖아, 우리는 계수를 얻을 것입니다
저것 우리 ~할 수 있다 덜다 끄다 이것 평균 특징,
나누다 ~에 의해 그만큼 경사 특징,
얻다 우리를 에게 저것 비슷한 표준화 그만큼 데이터,
그리고 ~에 이것 사례, 집중된 ~에 이것 빛 흩어지게하다.
좋아요, 그래서 ~에 이것 가리키다,
이었다 생각 ~에 대한 무엇 만약에 우리 가지다 소음 ~에 우리의 데이터?
무엇 만약에 우리 필요 에게 매끄러운 그것?
그래서 그만큼 모델 저것 우리 원하다 에게 맞다, ~을 위한 유령 같은 데이터,
이것들 잔물결, 그들 ~하지 않다 매끄러운 그만큼 데이터 ~을 위한 너.
그래서 만약에 너 가지다 시끄러운 데이터, 너 정말 원하다 에게 노력하다 에게 핸들 저것 첫 번째,
그리고 그건 어디 그만큼 사비츠키 골레이 필터 온다 안에.
무엇 이것 ~이다 가고 있다 에게 하다 ~이다 맞다 N- 도 다항식
~ 위에 지정된 대역폭
에게 노력하다 에게 찾다 그만큼 최상의 모델 저것 ~ 할 것이다 매끄러운 당신의 데이터.
그래서 우리 찾다 ~ 위에 ㅏ 그리드 ~을 위한 너,
선택하다 그만큼 최상의 하나, 그리고 그 다음에 현재의 그만큼 결과 에게 너.
그리고 나 하다 원하다 에게 메모 저것 그만큼 데이터 ~이다 필수의 에게 BE ~에 ㅏ 정기적인 그리드,
하지만 만약에 너 ~하지 않다 가지다 하나, FDE ~ 할 것이다 만들다 하나 ~을 위한 너.
우리 가지다 ㅏ 줄이다 옵션
저것 너 ~할 수 있다 사용 만약에 너 원하다 일부 더 미세한 제어 ~ 위에 이것,
하지만 ~에 의해 기본,
우리 ~이다 가고 있다 에게 바라보다 ~에 그만큼 가장 긴 기능,
선택하다 저것 ~처럼 우리의 숫자 ~의 그리드 포인트들,
그리고 만들다 ㅏ 정기적인 그리드 ~에서 저것 ~을 위한 너.
하지만 그만큼 멋진 물건 ~에 대한 그만큼 에스 avitzky-Golay 필터
~이다 왜냐하면 ~의 그만큼 건설 ~와 함께 이것들 다항식,
우리 가지다 쉬운 입장 에게 그만큼 첫 번째 또는 두번째 유도체.
심지어 만약에 너 ~하지 않다 가지다 유령 같은 데이터 그리고 너 원하다 에게 파생 함수에 액세스
이것 ~ 할 것이다 BE 당신의 좁은 길 에게 하다 저것.
그리고 만약에 너 하다 요구, 말하다, 그만큼 두번째 유도체,
우리의 찾다 얻다 제한된 에게 오직 다항식
그러면 우리는 주다 너 ㅏ 두번째 유도체, ~을 위한 예.
하지만 이것 ~일 것이다 BE 그만큼 방법 에게 그것에 액세스하고,
심지어 만약에 너 아니었다 심지어 걱정하는 ~에 대한 평활화.
너 ~할 수 있다 지금 얻다 에게 파생 상품.
그만큼 마지막 전처리 도구 아픈 씌우다 ~이다 기준선 보정.
그래서 ~에 기준선 보정,
너 ~이다 걱정하는 ~에 대한 데 일부 특징 ~의 당신의 데이터
저것 너 ~일 것이다 단지 고려하다 ㅏ 기준선 저것 너 원하다 에게 제거하다
~ 전에 너 모델 당신의 데이터.
그래서 그만큼 아이디어 여기 ~이다 우리 원하다 에게 맞다 ㅏ 기준선 모델.
우리 가지다 선의, 이차, 당신을 위한 기하급수적인 옵션,
그래서 우리 원하다 에게 맞다 이것 에게 우리의 데이터 그리고 그 다음에 덜다 그것 끄다.
하지만 우리 알다 거기 ~이다 중요한 특징,
일반적으로 이것들 봉우리,
그래서 우리 원하다 에게 ~ 아니다 사용 저것들 부속 ~의 그만큼 데이터
언제 우리 실제로 맞다 이것들 기준선 모델.
그래서 우리 가지다 그만큼 옵션 여기 ~을 위한 보정 지역.
나 생각하다 ~을 위한 그만큼 최대 부분 너 ~일 것이다 ~할 것 같은 사용 전체 기능.
그래서 무엇 이것 단지 수단 이다, 무엇 부분 ~이다 우리 가고 있다 에게 덜다 끄다?
그래서 만약에 너 선택하다 이내에 지역
것들만 이내에 이것들 파란색 윤곽 ~이다 가고 있다 에게 BE 뺍니다.
하지만 나는 이미 추가됨 네 여기.
모든 시간 너 딸깍 하는 소리 추가하다 ~에 기준 지역,
당신은 가고 있다 에게 얻다 ㅏ 쌍 ~의 이것들 파란색 윤곽 그리고 너 ~할 수 있다 견인 주위에 있는 그들
에게 그만큼 중요한 부속 ~의 당신의 데이터, 그리고 무엇 이것 ~ 할 것이다 하다 이다,
언제 너 노력하다 에게 맞다, 말하다, ㅏ 선의 기준선 모델,
그것은 가고 있다 에게 무시하다 그만큼 데이터 포인트들 저것 ~이다 이내에 이것들 둘 파란색 윤곽.
그래서, 기능 하나, 우리 세트 ㅏ 선의 모델,
하지만 우리 들어오지 못하게 하다 모두 이것들 날카로운 봉우리 저것 우리 정말 원하다,
저것 이었다 관심 있는 안에.
그리고 그래서 그 다음에 우리 가져가다 그만큼 결과 ~에서 이 선형 모델
그리고 덜다 그것 끄다 ~에서 그만큼 전체 기능.
그만큼 대안 에게 저것 ~이다 안 닻 가리키다,
그리고 그건 만약에 너 말하다, 나 정말 ~일 것이다 좋다
이 특정 지점에 대해 에게 BE 포함됨 ~에 그만큼 기준선 모델.
대개 이것 ~이다 만약에 너 가지다 더 작은 데이터
그리고 너 알다, 좋아요, 나 원하다 이것들 약간의 포인트들.
이것들 ~이다 열쇠. 이것들 대표하다 그만큼 기준선.
만약에 나 ~이었다 할 수 있는 에게 알다시피, 말하다 이 점에 대한 2차 모델,
그건 무엇 나 원하다 에게 덜다 끄다.
그래서 그것은 안 대안.
언제 너 딸깍 하는 소리 저것들, 그들은 할 것이다 보여주다 위로 ~처럼 빨간색 ~처럼 안 대안 에게 이것 파란색.
하지만 이것 ~ 할 것이다 허용하다 너 에게 옳은 당신의 데이터
제거하다 그만큼 기준선 ~ 전에 진행.
그래서 저것 얻다 우리를 에게 어떻게 우리 모델 유령 같은 데이터 지금 ~에 JMP 프로 17,
그리고 이었다 사용하여 잔물결.
그만큼 멋진 물건 ~에 대한 잔물결 ~이다 우리 가지다 ㅏ 다양성 ~의 옵션 에게 선택하다 에서.
그래서 이것들 그래프 대표하다 무엇 ~이다 ~라고 불리는 어머니 잔물결
그리고 그들 ~이다 사용된 에게 건설하다
그만큼 기초 저것 우리 사용, 저것 모델 그만큼 데이터.
그래서 그만큼 가장 단순한 ~이다 이 하르 잔물결, 어느 ~이다 정말 단지 단계 기능,
아마도 딱딱한 에게 보다 저것 여기, 하지만 이것들 ~이다 단지 단계 기능.
하지만 이것 직교, 그것 가지다 ㅏ 많은 ~의 작은 점프
그리고 너 ~할 수 있다 시작 에게 상상하다,
좋아요, 나 ~할 수 있다 보다 왜 이것들 만들다 그것 ㅏ 많은 더 쉽게
에게 포착 봉우리 ~에 나의 데이터
다른 ~보다 그만큼 하르 잔물결.
모두 이것들 가지다 매개변수 저것 ~이다 바꾸다 그만큼 모양 그리고 그만큼 크기 ~의 이것들,
그래서 나는 단지 선택된 ㅏ 커플 여기 에게 단지 보여주다 너 그만큼 차이점.
하지만 너 ~할 수 있다 정말 보다 어디,
좋아요, 만약에 나 놓다 ㅏ 많은 ~의 이것들 함께,
나 ~할 수 있다 이해하다 왜 이것 ~이다
아마 ㅏ 많은 더 나은 에게 모델 모두 이것들 봉우리 ~의 나의 데이터.
그리고 여기 안 예 에게 설명하다 저것
~와 함께 하나 ~의 우리의 새로운 견본 데이터,
NMR 설계 ~의 실험.
그래서 이것 ~이다 단지 ~에서 하나 기능 어디 하자 시작 ~와 함께 B-스플라인.
이것 ~이다 종류 ~의 그만큼 가다 에게 ~을 위한 최대 데이터 장소 에게 시작 ~에 FDE.
하지만 우리 ~할 수 있다 보다 저것 그것은 정말 데 ㅏ 딱딱한 시간
선발 위로 ~에 이것들 봉우리.
이제 있습니다. 우리 가지다 제공 너 도구
에게 변화 어디 매듭은 에 있습니다 ~에 이것들 짐승 같은 모델.
그래서 너 ~할 수 있었다 하다 일부 맞춤화.
아마 맞다 이것 ㅏ 많은 더 나은 ~보다 그만큼 기본.
하지만 그만큼 아이디어 ~이다 저것 지금 당신은 가졌다 에게 가다 그리고 이동하다 주변의 것들
그리고 아마도 그것 공장 ~을 위한 일부 기능, 하지만 ~ 아니다 다른 사람,
그리고 너 필요 ㅏ 더 자동화된 방법.
그래서 그건 하나 대안 에게 저것 ~이다 P-Sp 윤곽.
저것 ~이다 행위 저것 ㅏ 작은 조금 ~을 위한 너,
하지만 그것은 아직 ~ 아니다 상당히 캡처 그만큼 봉우리 아마도 ~처럼 잘 ~처럼 잔물결.
그것은 아마 행위 그만큼 최상의 ~을 위한 이 데이터.
상대적인 에게 잔물결 그리고 거의 ㅏ 모델 -무료 접근하다
어디 우리 모델 그만큼 데이터 단지 곧장 ~에 우리의 모양 구성 요소,
이것 직접 기능의 PCA.
그것은 아마도 ㅏ 다리 ~ 사이 P-스플라인 그리고 B-스플라인
어디 그것은 ~ 아니다 상당히 ~처럼 좋은 ~처럼 피 -스플라인 하지만 그것은 더 나은 ~보다 비 -스플라인
하지만 이것 ~이다 단지 ㅏ 빠른 예 에게 가장 밝은 부분
어떻게 잔물결 ~할 수 있다 정말 BE ㅏ 많은 더 빨리 그리고 강한.
무엇 ~이다 우리 행위 ~에 FDE?
우리 건설하다 ㅏ 다양성 ~의 잔물결 유형
그리고 그들의 관련된 매개변수 그리고 맞다 그들을 ~을 위한 너.
그래서 비슷한 에게 그만큼 에스 avitzky-Golay 필터,
우리 하다 필요하다 저것 그만큼 데이터 ~이다 ~에 ㅏ 정기적인 그리드.
그리고 좋은 소식, 잘 만들다 하나 ~을 위한 너.
하지만 ~의 강의 너 ~할 수 있다 가다 에게 줄이다 그만큼 제어 저것 만약에 너 ~일 것이다 좋다.
하지만 지금 그만큼 멋진 물건 ~에 대한 한 번 데이터는 ~에 그만큼 그리드,
우리 ~할 수 있다 사용 ㅏ 변환 그건 감독자 빠른.
그래서 피 -스플라인 ~일 것이다 또한, ~을 위한 이것들 데이터,
BE 무엇 너 ~일 것이다 정말 원하다 에게 가지다 에게 사용,
하지만 맞추는 데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
특히 만약에 너 가지다 ㅏ 많은 ~의 기능
그리고 너 가지다 ㅏ 많은 ~의 데이터 포인트들 당 기능.
하지만 우리의 잔물결 모델 ~이다 가고 있다 에게 본질적으로 마지막
그래서 모두 ~의 그만큼 다른 기초 기능
저것 건설하다 이것 특정한 잔물결 유형 ~와 함께 매개변수
그리고 무엇 그건 가고 있다 에게 허용하다 우리를 에게 하다 ~이다 단지 정말 힘
ㅏ 많은 ~의 저것들 계수 저것 ~하지 않다 정말 평균 아무것 에게 영
에게 돕다 만들다 ㅏ 부족한 대표 ~을 위한 그만큼 모델.
그래서 저것들 다섯 다른 잔물결 종류 저것 나 보여 주었다 전에,
저것들 ~이다 사용 가능, 그리고 한 번 우리 맞다 그들을 모두,
이었다 가고 있다 에게 건설하다 모델 선택 기준
그리고 선택하다 그만큼 최상의 ~을 위한 너 ~에 의해 기본.
너 ~할 수 있다 딸깍 하는 소리 ~을 통해 이것들 ~처럼 옵션 에게 보다 다른 맞다.
그리고 ㅏ 많은 ~의 타임스 이것들 첫 번째 약간의 ~이다 가고 있다 에게 바라보다 매우 비슷한
그리고 그것은 정말 단지 ㅏ 문제 의,
거기 ~이다 확실한 애플리케이션 어디 그들 알다,
"알았어, 난 정말 원하다 이것 웨이블릿 유형,"
그래서 그들은 할 것이다 선택하다 그만큼 최상의 하나 ~의 저것 유형 ~에 그만큼 사용 끝.
그래서 그만큼 멋진 물건 ~에 대한 이것들 모델 ~이다 그들 일어나다 ~에 ㅏ 해결.
그들은 모델링 다른 결의안 ~의 그만큼 데이터.
그래서 우리 가지다 이것들 계수 플롯 어디 ~에 그만큼 맨 위 그들은 전시
낮은 빈도, 더 큰 규모 트렌드, 좋다 안 전반적인 평균,
그리고 ~처럼 너 가다 아래에 ~에 그만큼...
또는 나 추측하다 너 가다 위로 ~에 그만큼 결의안,
하지만 아래에 ~에 그만큼 구성,
당신은 가고 있다 에게 바라보다 ~에 높은 -빈도 아이템,
그리고 이것들 ~이다 가고 있다 에게 BE 것들 저것 ~이다 사고 ~에 매우 짧은 저울,
그래서 너 ~할 수 있다 보다 어디 그것은 선발 위로 ㅏ 많은 ~의 다른 특징.
~ 안에 이것 경우에는 시간이 좀 걸립니다...
ㅏ 많은 ~의 이것들 ~이다 영 ~을 위한 그만큼 제일 높은 결의안.
그래서 그것은 선발 위로 일부 저울 저것 ~이다 ~에 그만큼 매우 끝 ~의 이것 기능.
그것은 선발 위로 일부 ~의 이것들 차이점 여기.
하지만 이것 준다 너 ㅏ 감각 ~의 친절한 ~의 어디 것들 ~이다 에서 일어나는
둘 다 위치 그리고 그 다음에 ~이다 저것 고주파수 또는 낮은 빈도
부속 ~의 그만큼 데이터.
그래서 그만큼 마지막 물건 우리는 추가됨 에게 완벽한 그만큼 잔물결 모델
그건 ㅏ 작은 조금 다른 ~에서 무엇 우리 가지다 지금 ~이다 ~라고 불리는 웨이블릿 암사슴.
그래서 만약에 당신은 사용된 FDE 전에,
당신은 ~할 것 같은 시험을 마친 기능의 설계 ~의 실험
그리고 저것 ~이다 가고 있다 에게 허용하다 너 에게 가져가다 기능의 원칙 구성요소 점수,
연결하다 설계 ~의 경험 요인 에게 그만큼 모양 ~의 당신의 기능.
하지만 지금, 잔물결 모델 ~에 특정한,
그들은 계수, 왜냐하면 그들 하다 대표하다 결의안 그리고 위치,
이것들 ~할 수 있다 BE 더 해석 가능 그리고 그들 가지다 더 직접 영향
에게 이해 무엇입니까? 사고 ~에 그만큼 데이터,
저것 5월 BE ㅏ 기능의 원칙 요소
그렇지 않다 ~처럼 쉬운 에게 연결하다 와 함께.
우리 가지다 이것 에너지 기능 그리고 그것은 표준화된 에게 보여주다 너,
"좋아요, 이것 해결 ~에 3.5,"
단지 대표하는 더 ~에 이것 끝 가리키다.
그럴거야...
그건 어디 그만큼 최대 차이점 ~이다 ~에 모두 ~의 우리의 기능,
그리고 그것은 대표하는 ~에 대한 12%.
그래서 너 ~할 수 있다 스크롤 아래에.
우리 가다 위로 에게 어디 우리 얻다 90% ~의 이것 에너지,
어느 ~이다 단지 그만큼 제곱 계수 가치
저것 우리 단지 표준화된 여기.
하지만 에너지 ~이다 단지 어떻게 큰 이 계수는 무엇입니까?
상대적인 에게 모든 것 또 다른?
하지만 이것, 비슷한 에게 기능의 암사슴,
너 ~할 수 있다 변화 그만큼 요인, 보다 어떻게 그만큼 모양 변화,
그리고 우리 가지다 사례 어디 둘 다 웨이블릿 암사슴
그리고 기능의 암사슴 잘 일해라.
때때로 웨이블릿 DOE 단지 얻다 그만큼 구조 더 나은.
그렇지 않다 허용하다 ~을 위한 일부 아마도 부정적인 포인트들
저것 기능의 암사슴 ~할 것 같다 허용하다 ~에 이것 예.
그래서 그것은 단지 그들은 둘 다 거기, 그들은 둘 다 빠른.
내 말은, 당신은 ~할 수 있다 사용 둘 다 ~의 그들을 에게 노력하다 에게 분석하다 그만큼 결과 ~의 잔물결 모델.
하지만 그건 나의 빠른 개요.
그래서 지금 나 단지 원하다 에게 회전하다 그것 ~ 위에 에게 점토 에게 보여주다 너 일부 예
웨이블릿을 사용하는 것 모델 ~와 함께 일부 예 데이터 세트.
감사해요, 라이언.
그래서, ~처럼 라이언 보여 주었다 더 일찍, 우리 설립하다 안 예
어디 여러분 ~이었다 견딜 수 없는 에게 사용 계량화학 행동 양식
에게 나누다 다른 채소 유화.
그래서 나는 갖다 그만큼 데이터 세트 열었다 위로 여기.
여기 우리 가지다 우리의 각 열 ~의 그만큼 데이터 세트 ~이다 ㅏ 기능,
그래서 각 열 ~에 그만큼 데이터 세트 나타냅니다 ㅏ 특정한 기름,
그리고 ~처럼 우리 가다 가로질러 그만큼 테이블, 그건 그만큼 크로마토그램.
그래서 나는 열었다 이것 위로 ~에 FDE 단지 에게 구하다 ㅏ 약간의 분.
그만큼 잔물결 장착 ~이다 정말 빠른,
하지만 나 문채 있는 우리는 단지 가다 앞으로 그리고 시작 ~와 함께 그만큼 맞다 열려 있는.
그래서 여기 무엇 우리의 데이터 세트 외모 좋다.
너 ~할 수 있다 보다 저것들 빨간색 곡선 ~이다 올리브 유화.
그만큼 녹색 곡선 ~이다 ~ 아니다 올리브 유화.
그래서 우리 ~할 수 있다 보다 거기에 분명히 일부 차이점
~ 사이 그만큼 둘 다른 종류 ~의 유화 그리고 그들의 크로마토그램.
그래서, ~처럼 라이언 말했다, 우리 단지 가다 에게 그만큼 빨간색 삼각형 메뉴
그리고 우리 묻다 ~을 위한 잔물결 그리고 그것 ~ 할 것이다 선택하다 그만큼 최상의 잔물결 ~을 위한 너.
하지만 좋다 나 말했다, 나는 이미 완료 저것,
그래서 우리 ~할 수 있다 스크롤 아래에 그리고 바라보다 ~에 그만큼 맞다.
여기 우리 보다 그만큼 최상의 잔물결 저것 우리 설립하다 ~였다 ~라고 불리는 그만큼 심렛 20,
그리고 우리는 갖다 그래프 ~의 각 맞다 여기 요약 ~을 위한 너.
처럼 너 ~할 수 있다 보다, 그만큼 잔물결 가지다 맞다 이것들 데이터 정말 잘.
하지만 ~에 이것 사례,
이었다 ~ 아니다 몹시 관심 있는 ~에 장착 그만큼 개인 맞다.
우리 원하다 에게 보다 만약에 우리 ~할 수 있다 사용 이것들 개인 크로마토그램
에게 예측하다 ~이든 또는 ~ 아니다 안 기름 ~이다 안 올리브 기름 또는 ~ 아니다 안 올리브 기름.
그래서 무엇 우리 ~할 수 있다 하다 이다,
우리 ~할 수 있다 구하다 밖으로 이것들 잔물결 계수,
어느 우리는 얻었다 ㅏ 큰 테이블 여기, 그리고 거기에 수천 ~의 그들을.
~ 안에 사실, 거기에 하나 ~을 위한 모든 가리키다 ~에 우리의 기능.
그래서 여기 우리는 갖다 4,000 포인트들 ~에 각 기능.
이것 테이블 ~이다 예쁜 거대한. 있다 4,000 잔물결 계수.
하지만 ~처럼 라이언 ~였다 속담, 너 ~할 수 있다 보다 저것 우리는 제로화 일부 ~의 그들을 밖으로.
그래서 이것들 잔물결 계수 떨어지다 밖으로 ~의 그만큼 기능.
그래서 그건 어떻게 우리 얻다 평활화.
우리 맞다 우리의 데이터 정말 잘,
하지만 영점 조정 밖으로 일부 ~의 저것들 계수 ~이다 무엇 부드럽게 하다 그만큼 기능을 발휘합니다.
그래서 어떻게 ~할 수 있다 우리 사용 이것들 가치 에게 예측하다 ~이든 또는 ~ 아니다 우리 가지다 안 올리브 기름?
잘, 너 ~할 수 있다 오다 여기 에게 그만큼 기능 요약 그리고 묻다 ~을 위한 구하다 요약.
그래서 무엇 그것은 완료 ~이다 그것 저장 밖으로 그만큼 기능의 주요한 구성 요소.
하지만 여기 ~에 그만큼 끝 ~의 그만큼 테이블, 그것 또한 저장 밖으로 이것들 잔물결 계수.
그래서 이것들 ~이다 그만큼 정확한 같은 가치
우리가 본 것 ~에 저것 잔물결 계수 테이블 ~에 그만큼 플랫폼.
그래서 허락하다 나 닫다 이것 하나.
나는 갖다 나의 소유하다 대기 중 위로 단지 그래서 저것 나 ~하지 않다 가지다 아무것 예기치 않은 일어나다.
그래서 여기 나의 버전 ~의 저것 테이블.
그리고 무엇 우리 원하다 에게 하다 ~이다 우리 원하다 에게 사용
모두 ~의 이것들 잔물결 계수 에게 예측하다 ~이든
그만큼 곡선 ~이다 ~에서 안 올리브 기름 또는 ~에서 ㅏ 다른 유형 ~의 기름.
그래서 무엇 나는 가고 있다 에게 하다 이다,
나는 가고 있다 에게 시작하다 그만큼 일반화된 회귀 플랫폼,
그리고 만약에 당신은 항상 사용된 저것 전에,
그것은 그만큼 장소 우리 가다 에게 짓다 선의 모델 그리고 일반화하다 선의 모델
사용하여 다양성 ~의 다른 변하기 쉬운 선택 기법.
그래서 여기 나의 응답 ~이다 유형.
나 원하다 에게 예측하다 무엇 유형 ~의 기름 우리는보고있다
그리고 나 원하다 에게 예측하다 그것 사용하여 모두 ~의 저것들 잔물결 계수.
그래서 나 누르다 달리다.
~ 안에 이것 사례, 나는 가고 있다 에게 사용 그만큼 탄력적 넷
왜냐하면 저것 발생 에게 BE 나의 가장 좋아하는 변하기 쉬운 선택 방법.
그리고 나는 가고 있다 에게 누르다 가다.
그래서 정말 빠르게, 우리 가지고 갔다 모두 저것들 잔물결 계수
그리고 우리 가지다 설립하다 그만큼 것들 저것 정말 하다 ㅏ 좋은 직업 ~의 차별화
~ 사이 올리브 유화 그리고 비 -올리브 유화.
그래서 ~에 사실, 만약에 우리 바라보다 ~에 그만큼 착란 행렬,
어느 이다, 이것 ~이다 ㅏ 방법 에게 바라보다 ~에 어떻게 자주 우리 예측하다 제대로, 오른쪽?
그래서 ~을 위한 모두 49 다른 올리브 유화,
우리 바르게 확인됨 저것들 ~처럼 ~ 아니다 올리브 유화.
그리고 ~을 위한 모두 71 올리브 유화, 우리 바르게 확인됨 저것들 ~처럼 올리브 유화.
그래서 우리 실제로 예측됨 이것들 아주
그리고 우리 오직 필요한 ㅏ 예쁜 작은 하위 집합 ~의 저것들 잔물결 계수.
그래서 나 하지 않았다 세다, 하지만 저것 외모 좋다 ~에 대한 ㅏ 다스.
그래서 우리 시작했다 ~와 함께 수천 ~의 잔물결 계수 그리고 우리 삶은 것 그것 아래에
그냥 12 또는 그래서 저것 ~이었다 유용한 ~을 위한 예측하다 우리의 응답.
그래서 무엇 나 생각하다 ~이다 정말 시원한 이다,
우리 ~할 수 있다 해석하다 이것들 잔물결 계수 에게 안 정도, 오른쪽?
그래서 이것 계수 여기 ~이다 해결 둘 ~에 위치 3001.
그래서 저것 말한다 우리를 거기에 무엇 가고 있다 ~에 ~에 저것 부분 ~의 그만큼 곡선
그것이 우리를 차별화하는 데 도움이 됩니다 ~ 사이 올리브 유화 그리고 ~ 아니다 올리브 유화.
그래서 무엇 나는 완료 이다,
나는 또한 만들어진 ㅏ 그래프 ~의 우리의 데이터 사용 중...
잘, 당신은 보다.
그래서 무엇 나는 완료 ~이다 여기 그만큼 파란색 곡선 ~이다 그만큼 올리브 유화.
그만큼 빨간색 곡선 ~이다 그만큼 비 -올리브 유화,
그리고 이것 ~이다 그만큼 평균 크로마토그램.
그래서 평균화 ~ 위에 모두 ~의 우리의 견본.
그리고 이것들 파선 윤곽 ~이다 그만큼 위치
어디 그만큼 잔물결 계수 ~이다 0이 아닙니다.
그래서 이것들 ~이다 그만큼 것들 저것 ~이다 유용한 ~을 위한 차별하는 ~ 사이 유화.
그리고 ~처럼 너 ~할 수 있다 보다, 일부 ~의 이것들 0이 아닌 계수 선 위로 ~와 함께 봉우리
그리고 그만큼 데이터 저것 정말 추세 에게 만들다 감각, 오른쪽?
그래서 여기 있습니다.
여기 하나 ~의 그만큼 비 -영 계수, 그리고 너 ~할 수 있다 말하다 그것은 오른쪽 ~에 ㅏ 정점
어디 올리브 기름 ~이다 피킹, 하지만 올리브가 아닌 유화 ~이다 아니다, 오른쪽?
그래서 저것 5월 BE 의미있는 에게 누구
저것 연구 색층 분석기 그리고 올리브 유화 ~에 특정한.
하지만 그래서 우리 좋다 이것 예 왜냐하면
그것은 ㅏ 정말 좋은 예 ~의 어떻게 잔물결 맞다 이것들 크로마토그램 정말 잘.
그리고 그 다음에 우리 ~할 수 있다 사용 그만큼 잔물결 계수 에게 하다 무엇 또 다른, 오른쪽?
그래서 ~ 아니다 오직 가지다 우리 맞다 그만큼 곡선 정말 잘,
하지만 그 다음에 우리는 찍은 그만큼 정보 ~에서 저것들 곡선
그리고 우리는 완료 ㅏ 정말 좋은 직업 ~의 차별하는 ~ 사이 다른 유화.
그리고 그래서 나는 갖다 하나 더 예.
라이언 그리고 나 ~이다 둘 다 큰 팬 ~의 디즈니 세계,
그래서 이것 ~이다 ~ 아니다 ㅏ 크로마토그램.
이것 ~이다 ~ 아니다 분광학.
하지만 대신에 우리 설립하다 ㅏ 데이터 세트 저것 외모 ~에 기다리다 타임스 ~에 디즈니 세계,
그래서 우리 다운로드됨 ㅏ 하위 집합 ~의 기다리다 타임스
~을 위한 ㅏ 타다 ~라고 불리는 디즈니 그만큼 세븐 난쟁이, 정신 기차.
그리고 만약에 당신은 항상 계속 ~ 이다 에게 디즈니 세계,
너 알다 그것은 ㅏ 정말 시원한 롤러 활주 궤도 오른쪽 거기 ~에 판타지랜드.
하지만 그것 또한 경향 에게 가지다 정말 긴 기다리다 몇번이지, 그렇지?
너 경비 ㅏ 많은 ~의 시간 대기 중 당신의 회전하다.
그래서 우리 구함 에게 보다 만약에 우리 ~할 수 있었다 사용 잔물결 에게 분석하다 이것들 데이터
그런 다음 사용 그만큼 잔물결 암사슴 기능 에게 보다 만약에 우리 ~할 수 있다 수치 밖으로
만약에 거기에 날 ~의 그만큼 주 또는 개월 또는 연령
어디 기다리다 타임스 ~이다 특히 높은 또는 낮은.
그래서 우리 ~할 수 있다 시작하다 FDE.
여기 당신 ~할 수 있다 봐, 우리에겐 있어
각 낮 ~에 우리의 데이터 세트, 우리 가지다 그만큼 기다리다 타임스
그때부터 그만큼 공원 열립니다, 여기,
에게 그만큼 시간 저것 그만큼 공원 닫는다 ~ 위에 여기.
그리고 에게 만들다 이것 데모 ㅏ 작은 조금 더 쉽게,
우리는 정교하게 다듬어진 그만큼 데이터 세트 에게 깨끗한 그것 위로 일부.
그래서 이것 ~이다 ~ 아니다 정확히 그만큼 데이터,
하지만 나 생각하다 일부 ~의 그만큼 트렌드 저것 이었다 가고 있다 에게 보다 ~이다 아직 진실.
그래서 무엇 나는 가고 있다 에게 하다 ~이다 나는 가고 있다 에게 묻다 ~을 위한 잔물결,
그리고 그럴 것이다 가져가다 ㅏ 두번째 에게 달리다, 하지만 ~ 아니다 ~도 긴.
그래서 지금 우리는 설립하다 저것 ㅏ 다른 기초 기능 ~이다 그만큼 최상의.
그것은 도베치스 20
그리고 나 사과하다 만약에 나 하지 않았다 발음하다 저것 오른쪽.
나는 계속 ~ 이다 회피 발음 저것 단어 ~에 공공의,
하지만 지금 그건 ~ 아니다 그만큼 사례 더 이상.
그래서 우리는 설립하다 그건 우리의 가장 좋아하는 잔물결 그리고 무엇 이었다 가고 있다 에게 하다
~이다 이었다 가고 있다 에게 가다 에게 그만큼 잔물결 암사슴 분석,
그리고 그것은 가고 있다 에게 사용 이것들 보충 변수
저것 우리는 지정된 낮 ~의 그만큼 주, 년도 그리고 월
우리가 할 수 있는지 알아보려고 찾다 트렌드 ~에 우리의 곡선 사용하여 저것들 변수.
그래서 잘 묻다 ~을 위한 웨이블릿 암사슴,
그리고 무엇입니까? 사고 ~에 그만큼 배경 ~이다 이었다 모델링 저것들 잔물결 계수
사용하여 그만큼 일반화된 회귀 플랫폼, 그래서 그건 사고 뒤에 그만큼 장면,
그리고 그 다음에 그것 ~ 할 것이다 놓다 그것 모두 함께 ~에 ㅏ 프로파일러 ~을 위한 우리를.
그래서 여기 우리는 알았어, 알잖아 이것 ~이다 우리의 시간 ~의 낮 변하기 쉬운.
우리 ~할 수 있다 보다 저것 ~에 그만큼 아침.
그만큼 기다리다 타임스 종류 ~의 시작, 아시죠, 주위에 안 시간.
그것 얻다 더 길게 ~ 내내 그만큼 낮, 알잖아,
피킹 ~에 ~에 대한 80 분, 거의 안 시간 그리고 ㅏ 반 기다리다.
그리고 그 다음에, ~처럼 너 ~일 것이다 예상하다,
~처럼 그만큼 낮 간다 ~에 그리고 어린이 얻다 피곤한 그리고 가다 에게 침대,
기다리다 타임스 얻다 ㅏ 작은 조금 더 짧은 ~까지 그만큼 끝 ~의 그만큼 낮.
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그래서 우리 ~할 수 있다 보다 ~에 2015년, 그만큼 기다리다 타임스 종류 ~의 서서히 갔다 위로, 오른쪽, ~까지 2020.
그리고 그 다음에 무엇 일어난 ~에 2020? 그들 증가 ~에 2월,
그러다가 놀랍게도, 그들 떨어졌다 상당히 ㅏ 조금 ~에 3월 그리고 4월.
그리고 나 생각하다 우리 모두 알다 왜 저것 ~할 것 같다 가지다 일어난 ~에 2020.
왜냐하면 ~의 코로나, 보다 적은 사람들 ~이었다 가고 있다 에게 디즈니 세계.
~ 안에 사실, 그것 ~였다 닫다 아래에 ~을 위한 ㅏ 하는 동안.
그래서 너 ~할 수 있다 매우 분명히 보다 ㅏ 코로나 효과 ~에 디즈니 세계 기다리다 타임스
정말 빠르게 사용하여 잔물결 암사슴.
하나 ~의 그만큼 다른 것들 그건 흥미로운
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그것 외모 좋다 기다리다 타임스 추세 에게 BE 낮추다 ~에 구월,
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그래서, 하지만 ~하지 않다 시작 가고 있다 에게 디즈니 세계 ~에 구월.
그건 우리의 시간. 우리 ~하지 않다 원하다 그것 구하는 붐비는.
하지만 응, 그래서 ~와 함께 단지 ㅏ 약간의 클릭, 우리 ~이었다 할 수 있는
에게 배우다 상당히 ㅏ 약간의 것들 ~에 대한 기다리다 타임스,
세븐 드워프 내 거 기차 ~에 디즈니.
하지만 우리 정말 구함 에게 가장 밝은 부분
이러한 방법은 집중된 ~에 색층 분석기 그리고 분광법,
하지만 거기에 ㅏ 많은 ~의 애플리케이션 어디 너 ~할 수 있다 사용 웨이블릿,
그리고 나 생각하다 그건 모두 우리 가지다.
그래서 감사하다 너. 그리고 감사합니다 너, 라이언.
