Bom, vamus falar sobre conectar o R a um banco de dados MySQL:InstalacaoInstale os seguintes pacotes para o R:- DBI- RMySQLScript de exemploSegue um pequeno script para comecar a trabalhar os dados:ExtraCaso tenha algum problema na instalacao do RMySQL no linux, e necessario instalar o seguinte pacote libmysqlclient-dev, com o seguinte comando:sudo apt-get install libmysqlclient-dev Ultima semana de inscricao para o curso de verao na Universidade Federal de Sao Paulo (UNIFESP) and King's College London: http://cursobioinformatica.wix.com/bioinformaticaCurso de verao sobre Metagenomica e Descoberta de Virus. Maiores informacoes no endereco http://coccidia.icb.usp.br/metagenomics_viral_discovery.pdf.Cursos sobre proteomica: http://www.bioscopegroup.org/index.php/activities/courses Recentemente necessitei instalar o Ubuntu em um notebook novo com Windows 8. Nao consegui realizar o boot por USB e descobri que estava desabilitado o carregamento da USB pela BIOS. Depois de habilitado, ainda na BIOS foi necessario desativar o Security Boot.Instalei o Ubuntu e testei o dual boot. Tudo ok com o Ubuntu, mas o Windows nao carregava e apresentava o seguinte erro: invalid EFI file path Encontrei a solucao instalando o rEFInd Boot Manager, basta baixar ele por este link e seguir os seguintes passos:Descompacte e execute o comando pelo terminal:./install.shInstalling rEFInd on Linux....ESP was found at /boot/efi using vfatInstalling driver for ext4 (ext4_x64.efi)Copied rEFInd binary filesCopying sample configuration file as refind.conf; edit this file to configurerEFInd.Installation has completed successfully.Ao termino, reinicie o computador e vera uma tela de boot semelhante a esta:Lembrando que ao escolher o Ubuntu, carregara o GRUB e devera escolher o Ubuntu novamente para utiliza-lo. 3. Support vector machinesO que ele faz? A maquina de vetores de suporte (SVM) aprende um hiperplano para classificar dados em duas classes. Em alto nivel, SVM funciona similarmente ao C4.5, exceto pelo fato que a SVM nao usa arvores de decisao em tudo.Hiperplano: E uma funcao como a equacao da reta, y= mx +b. De fato, para uma tarefa de classificacao simples com 2 caracteristicas, o hiperplano pode ser uma linha.SVM pode projetar os dados para dimensoes superiores. Uma vez projetado para dimensoes superiores.SVM descobre qual o melhor hiperplano para separar os dados em duas classes.Exemplo: Tem um conjunto de bolas vermelhas e bolas azuis em uma mesa. Se as bolas nao estao misturadas e possivel separa-las com uma vareta sem move-las.Quando uma nova bola e adicionada na mesa, sabendo de qual lado da vareta a bola esta, e possivel predizer a cor da nova bola. O que as bolas, a mesa e a vareta representam? As bolas representam os pontos (que sao os dados), a cor azul representa uma classe e a cor vermelha outra classe. A vareta representa o hiperplano mais simples, que e uma linha.O mais interessante: O SVM descobre a funcao para o hiperplano.E se as coisas ficam mais complicadas? Elas frequentemente ficam mais complicadas. Por exemplo, se as bolas estao misturadas juntas, uma vareta reta nao vai funcionar.Alternativa: Jogue as bolas da mesa no ar. Enquanto as bolas estao no ar use uma folha de papel para separa-las no ar. Jogar as bolas no ar e equivalente a mapear os dados em outras dimensoes. Neste caso nos vamos de 2 dimensoes(bolas na superficie