COS 上有人问过如何求1～100的素数。虽说这个问题没准就是计算机系大一新生的一道作业题，但对我这个几乎没有任何 C 编程经验的人来说，似乎还是有些挑战。花了几分钟整理了一下思路，既然素数的定义是只能被1和自身整除，那么： 1、如果第 n 个数，不能它前面的所有的数字（不包括1）整除，那么即为定义。但需要遍历所有数字，效率肯定不好。 2、如果 n 不能被 n 前面的所有素数整除的话，那么 n 应该是下一个素数（后来知道这个是算术基本定理）。 根据第二点思路，写出 R 代码：
prime2 <- function(m){
x <- c(2,3,5,7,11)
for(i in 13:m){
if(!any(i%%x == 0)) x <- c(x,i)
}
return(x)
}
即给出前 5 个素数，而后寻找第 6 个素数；再根据 6 个素数找第 7 个；类推……；直至 n。 马上 cloud_wei 给出了另外的实现方式：glm包的 isprime 函数（这个包似乎没有 Windows 版本）； 接着 jo3vul31l3 在回帖中给了最优的解法，即埃拉托斯特尼筛法：
prime3<-function(m){
x<-c(2:m) ; y<-NULL
repeat{
z<-x[(x%%x[1])!=0] ; y<-c(y,x[1])
if(x[1]>sqrt(m))break
x<-z
}
c(y,z)
}
在这以前我一直以为 素数 越到后面会越”稀疏”，但事实是这样（1：10000区间的素数）：
第一幅图的红色线是顺手做的一个线性回归拟合线；10000以前的素数几乎是平均的出现在各个区间（breaks = 100）。
以前用过几个国内的数据分析（挖掘）软件，每次溜达到商家主页，基本介绍都是诸如“某某公司依托××大学……；××指定专用数据分析软件"。这时候我就会想，这些商家怎么不仔细瞅瞅 R 官网的 Members&Donor，看看那几十所 Supporting Institutions ，或者20位 R 的核心团队成员的资料。不过回头一想，这些数据分析软件商家不这么说的话，又能说点啥。
R News 正式更名为 R Journal 后的第一篇文章是 Facets of R，作者 John M. Chambers 可不是一般人物，虽然在 R 的官网上只能看到他是 R 核心团队之一，但仔细查一查就会发现–他可是 R 的老祖宗^_^
John M. Chambers 自 1966 年供职于贝尔实验室，在 1981-83 年间 head of the Advanced Software Department , and from 1983-88, head of the Data Analysis and Statistics Research Department，J.M. Chambers 在1998 年因为 S 语言（R 语言的前身）获得 ACM（Association for Computing Machinery） 系统奖。这个奖项每年评选一次，一般由 IBM 提供10,000$ 的奖金（wiki 上给的似乎有错误）。
这个奖项有着广泛而深远的影响，下面列举了一些我们熟悉的项目：
- 1983 Unix
- 1986 TeX
- 1989 PostScript
- 1991 TCP/IP
- 1995 World-Wid-Web
- 1997 Tcl/Tk
- 1998 S
- 1999 The Apache Group
- 2002 Java
基本都不用介绍吧，几乎每天我的工作、生活、学习都会涉及到这些软件系统。
最后引用 ACM Software System Award 对 John.M.Chambers 以及 S 语言的评价： The ACM's citation notes that Dr. Chambers' work "will forever alter the way people analyze, visualize, and manipulate data . . . S is an elegant, widely accepted, and enduring software system, with conceptual integrity, thanks to the insight, taste, and effort of John Chambers."
.PS. 主要参考了 John.M.Chambers 的wiki 词条及其链接；yihui 的R语言的 历史背景、发展历程及现状
以前由于职业的原因，经常全国各地的乱飞。虽说飞机的出事概率仅仅相当于陆上交通工具的百分之一，但每次上飞机前，总会怯怯的问自己：”这次上去能不能好好的下来？”上去的话，一般都是塞上耳机，打开笔记本–看 R。说实话，我还是更喜欢心灵的飞翔，而不是坐着飞机去感受加速度。
一般商用喷气式飞机的稳定性很高，即使有突然事件造成损害，大部分飞机都能保证安全或部分安全地着陆。引发安全问题的事件可能是：
- skin or door failure leading to cabin pressure explosion
- gross upset leading to airspeeds and/or G loadings far in excess of design limits
- attack by military weapons * bird strike * flight through volcanic ash
- engine explosion
- collision with ground structures during takeoff
1 - ppois(0,5.7e-13*125*11)
[1] 7.8375e-10
飞机被流星击中的概率为7.8375e-10，即，飞机被流星击中的概率是它的百分之一，
1 - ppois(0,720e6*5.7e-13*125)
[1] 0.05000637
房地产是个啥？这话题每每被俺们 80 后提起的时候，必然是捶胸顿足、长吁短叹，恨不得啖无良地商之肉，食腐败官员之血。俺们都介草民，大部分是 No Money, No House, No Woman 的主儿，没钱买房，瞅瞅成吧？
房地产那事俺不懂，而且晚上同事喜酒喝多了，有点懵。就放个图在这儿（从 2006-05-01到2009年-06-01的北京房地产），我们一起瞅，hohoh
第一列图呢，是关于”未签约现房的统计”，按顺序下来是：
- 未签约套数（X1）
- 未签约面积（X2）
- 未签约住宅套数（X3）
- 未签约住宅面积(X4)
第二列图呢，是关于”可售期房统计”，按顺序下来是：
- 可售房屋套数（X5）
- 可售房屋面积（X6）
- 可售住宅套数（X7）
- 可售住宅面积（X8）
我把数据发布如下：http://spreadsheets.google.com/pub?key=rMnVsJbDN09Ic2LpgyDqEXQ&output=html
有兴趣的童鞋可以仔细分析下。
买房？不买房？啥时候买？耗着，等经济崩溃？做最后一棒？更懵了！洗洗睡吧～～
这两天又有的看了，窃喜～～
再加一句吧：Conference Review: The 1st Chinese R Conference 能发布在 第一期 R Journal 上，yihui 功不可没喔。
5月份，KDnuggets 给出了近六个月用于实际数据挖掘（非评估）项目中使用的挖掘工具调查，共364个投票人。
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SPSS （PA）和 SAS（BA） 没啥可说的，老牌的商业数据分析软件商，尤其是 SPSS，去年就是
KDnuggets 这项调查的第一位，SPSS 的销售常拿这个说事；
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RapidMiner，比较流行的开源数据挖掘软件；
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R ? 为数据分析而生的开源软件。说到这儿，我突然卡壳了，它能做的事情太多……。R 更贴近于数据的本质（继续鼓吹）～～
SAS、SPSS、Statistica 陆续增加了对 R 语言的支持，从这个角度来讲，这几大厂商自己都心虚了，几年后数据挖掘领域必定是 R 的天下。
原文：http://www.kdnuggets.com/polls/2009/data-mining-tools-used.htm
