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rに関するmistakeのブックマーク (5)

  • Index of /doc/contrib/manuals-jp

    Index of /doc/contrib/manuals-jp NameLast modifiedSizeDescription Parent Directory  - Mase-Rstatman.pdf2009-06-03 16:24 2.9M R-admin-jp.v15.pdf2003-06-24 05:52 171K R-admin-jp.v15.ps.gz2003-04-01 11:38 194K R-data-jp.v15.pdf2003-06-24 05:52 201K R-data-jp.v15.ps.gz2003-04-01 11:38 240K R-exts.jp.pdf2003-06-24 05:52 337K R-exts.jp.ps.gz2003-04-01 11:38 400K R-intro-170.jp.pdf2003-06-24 05:52 502K R

    mistake
    mistake 2021/06/28
  • R: The R Project for Statistical Computing

    Getting Started R is a free software environment for statistical computing and graphics. It compiles and runs on a wide variety of UNIX platforms, Windows and MacOS. To download R, please choose your preferred CRAN mirror. If you have questions about R like how to download and install the software, or what the license terms are, please read our answers to frequently asked questions before you send

    mistake
    mistake 2021/06/28
  • Levenberg-Marquardtアルゴリズムで非線形回帰分析 - でたぁっ 感動と失敗の備忘録

    Rでminpack.lmパッケージのnls.lm関数を使うとLevenberg-Marquardt法で非線形回帰分析を行うことができる。言いかたはマルカート法、マーカート法?、フランスの方のようなのでマーカール法とも言われているようだ。私はマルカートで覚えていた。Levenberg-Marquardt法は非線形最小二乗問題を解く手法として広く使われている。最急降下法・ニュートン法を組み合わせた方法で現在の解が正解から遠い場合は遅いが収束することが保証されている最急降下法と同じように動作し、正解から近い場合はニュートン法を実行するとのこと。 非線形回帰を行うことになった背景 最近ECサイトの分析を行うことが多く、よく言われているベキ乗則を随所に見かける。データ例 > head(d) X Y 1 2 9794688 2 3 5973376 3 9 2946944 4 10 2649600 5

    Levenberg-Marquardtアルゴリズムで非線形回帰分析 - でたぁっ 感動と失敗の備忘録
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    mistake 2021/06/28
  • 初心者でもほぼ無料でR言語を勉強できるコンテンツ10選 - paiza開発日誌

    Photo by Hermann Kaser こんにちは。谷口がお送りします。 ITエンジニアの方の中には「R言語を学習したい」という方も多くいらっしゃるかと思います。 R言語は、データ分析やデータ処理に特化したオープンソースのプログラミング言語です。システムを開発をする他のプログラムミング言語とは位置付けが異なり、統計解析機能が付いていて、解析処理やその結果をグラフィカルに表示することができます。 そのため、多量のデータ解析が求められるソーシャルゲームの解析や、リサーチ、データマイニング、アソシエーション分析が必要な業務の求人が増えています。 また近年データサイエンティストが注目されていることもあり、今後求人が増えることが予想されます。 そこで今回は、プログラミング未経験~初心者の方が、なるべくコストをかけずにR言語に触れられて、学習に役立てられるコンテンツを10件ご紹介していきます。

    初心者でもほぼ無料でR言語を勉強できるコンテンツ10選 - paiza開発日誌
  • 統計を始めたい人に僕がPythonよりRを勧める理由 - 蛍光ペンの交差点

    今回は「ほぼRしか使ったことがない」人間*1が、できる限り二者の優劣をくっきり述べる。 僕はほとんどRしか使ったことがない。Pythonはtfidfやクイックソートをライブラリ無しで実装した程度。 前半の主張は以下である。 「過去のRでの10回程度の解析において、Rで不十分さを感じてPythonを使った経験は1度だけ、しかも部分的にしかなかった。Rの使いにくさを感じることも最近はだいぶ無くなった。だから初学者には「事足りる」Rを勧める。」 前半の主張 今までにRでやった解析の内容は大体以下である。 (未発表)は途中で頓挫した、もしくは現在進行中/契約により詳細&解析結果の公開不可能のプロジェクトである。 [ビジネス・製造業] 米国新車価格の線形重回帰分析(授業の期末課題) [ビジネス・不動産不動産賃貸価格の線形重回帰分析(発表スライド) [ビジネス・IT] EコマースサイトのARIMA

    統計を始めたい人に僕がPythonよりRを勧める理由 - 蛍光ペンの交差点
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