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。
統計解析 & R言語超初心者入門資料まとめ
興味を持ち続けていた統計解析や、R言語の勉強をはじめました！ まだまだ初歩の初歩ですが、この記事がいつか偉大な一歩になれるように頑張っていく所存ですw まずは、R言語や統計解析に関する入門記事や、モチベーションがアップしそうな記事をまとめていきます！ (02/23 11:00) 初学者の人にお勧めな資料にフォーカスしてまとめ直し 🍮 [スライド] 統計学入門 統計学の全体像をつかむのに最適なスライドです。初歩…とはちょっと呼べないくらい内容が深いです！ 🏈 [スライド] 初めての「R」 統計解析を始めるときにWindowsな方も、Macな方もとっつきやすのが『R』です。このRを完全初心者をターゲットに説明をしていただけている資料です。超わかりやすいです！ 🍄 [デスクトップアプリケーション] R用のIDE: RStudioRStudio RStudioはR言語用のIDEです。Wind
この記事が想定する読者層 もしあなたが「プログラマー」ならば、この記事はまるで不要かもしれません。 ここで言うプログラマーとは、たとえば以下のような習慣を持っている人です。 ほとんど同じ処理をソースコード中に2回以上書いていたら違和感を感じる 出力結果が変わらなくても、実行速度や理解しやすさのためにソースコードを書き直すことがある Gitなどのバージョン管理システムを使うことができ、過去のソースコードを「日付の含まれたファイル名でバージョンごとに別ファイルとして保存しておけばよい」とは考えない 動作テストを自動化し、ソースコードを書き換えてもそれぞれの関数の挙動が意図したものになっているかを確認できる この記事は、ひょんなことからRに出会い、コードをコピペで動かせるようになり、 「いつかコピペじゃないコードが書けるようになりたい」 「他のプログラミング言語もできるようになりたい」 とぼんや
Technical Data presentation in R コピペで学ぶ Rでテクニカルデータプレゼンテーション １．基礎統計解析編 グラフィックス・リテラシ－教育: 「図学 I ・図形情報 I ・統計学」科目 修了後のコースウェア 福岡大学工学部図学教室 梶山 喜一郎 ・つまみ食いで，学習しないように願います． ・データの可視化を体系・系統だったスキルにするために順を追って学習する． ・統計ブームに乗っている学習者も先人に感謝の気持ちを．さらに， ・確かなスキルにするために，教科書・解説書を理解し，Rスクリプトで確認． A. はじめに--ここは統計・解析の必要を味わった後で読めばよい まず，統計の手続きを実行する．慣れたら統計的に考えよう． 学校の統計学を復習--買った教科書とノートをまた読むだけ a. 測定と尺度 Measurement and scale b. 記述統計学の
#################################### # CSVファイルの読み込み #################################### #Mac読み書きディレクトリを定義 basedata<-"/Users/saity/Dropbox/R/basedata/" output<-"/Users/saity/Dropbox/R/output/" #CSVファイルの読み込み crime<-read.csv(paste(basedata,"crime_prefecture.csv",sep=""), row.names=1) ソースコードを実行するには、カーソル行でcommand+enter(WinはCtrl+Enter)で実行ができます。 一度に複数行を実行する場合には、選択行で上記コマンドを叩きます。すると、メインコンソールに実行結果が表示されます。
R言語 - Wikipedia
R言語（アールげんご）はオープンソース・フリーソフトウェアの統計解析向けのプログラミング言語及びその開発実行環境である。ファイル名拡張子は.r, .R, .RData, .rds, .rda。 R言語はニュージーランドのオークランド大学のRoss IhakaとRobert Clifford Gentlemanにより作られた。現在ではR Development Core Team[注 1] によりメンテナンスと拡張がなされている。 R言語のソースコードは主にC言語、FORTRAN、そしてRによって開発された。 なお、R言語の仕様を実装した処理系の呼称名はプロジェクトを支援するフリーソフトウェア財団によれば『GNU R』であるが[3] 、他の実装形態が存在しないために日本語での慣用的呼称に倣って、当記事では、仕様・実装を纏めて適宜にR言語や単にR等と呼ぶ。 特徴[編集] R言語は文法的には、統
統計解析用のプログラミング言語であるR言語について、基本的な使い方を見ていきます。
人工知能やデータ解析の領域で、膨大な量のデータから、物体概念（物体識別）や音声・体の運動スキーマ概念を自動的・自律的に獲得できる可能性をもった手法として、Deep Learning（ディープ・ラーニング、「深層学習」）と総称される手法が注目を集めています。 こうした中、一部の研究者やベンチャー企業の経営者・エンジニアの中には、このDeep Learningのさらに先をいくデータ解析手法として、TDA：トポロジカル・データ・アナリシス (Topological data analysis) と呼ばれる手法に着目している方たちがいるようです。 Deep Learningと同じく、人間が脳を使って、五感で得た周囲や自分の体についての感覚情報から、どのようにして周囲の環境空間に対する認識イメージや、物体概念、みずからの身体概念を得ているのか？という「問い」に対して、統計学や確率論のアプローチではな
非エンジニアにもわかるR言語で何ができるか？【データマイニング】 その２ | Sanow Labs blog（サノウラボブログ）
GMOアドパートナーズ(株)がソーシャルメディア・Web広告戦略を提供するラボサイト!Web広告のトレンドや、SEO/SEM、ソーシャルメディアの最新手法の紹介から、ニュース、インタビュー記事等を掲載していきます。実績を通じて得た経験や専門的且つ、実践的なテクニックを活かして、他社の先を行く実効性のあるマーケティング戦略論を提供します。はじめに 「風が吹けば桶屋が儲かる」 この言葉の意味をご存知でしょうか。何故、風が吹くと桶屋が儲かるのでしょう。 大風で土埃が立つ →土埃が目に入って盲人が増える →盲人は三味線を買う →三味線に使う猫皮が必要になり、猫が殺される →猫が減れば鼠が増える →鼠は桶をかじる →桶の需要が増え桶屋が儲かる ある事象の発生により、一見すると全く関係がないと思われる物事に影響が及ぶという日本古くから伝わることわざです。また、現代でも連関規則の有名な例とし
R言語で何ができる？
昨今、ビッグデータというキーワード、およびその関連技術は非常に注目を集めており「R言語」というフレーズを耳にする機会も多くなってきたように感じます。 本稿は利用例を通じてR言語の概要、イメージを掴んでいただくことに加え、R言語を取り巻く業界の動向についてご紹介することを目的としています。 利用例としては、私がとあるシステム運用において実施していた分析を簡略化した形でご紹介します。システム統計情報に対する分析事例なので、ITシステムの設計や運用に携わる方であれば目にすることの多い、なじみ深いデータ分析と言えるのではないでしょうか。 なお、本稿では統計についての数学的な解説は極力行わず、R言語の利用者目線でのご紹介に重点を置きます。 対象読者としては、 などを想定しています。 また、Rは統計的なデータ処理を行うCUIベースのプラットフォームであり、CUI操作、スクリプト言語の経験、統計学に対す
非エンジニアにもわかるR言語で何ができるか？【データマイニング】 | Sanow Labs blog（サノウラボブログ）
GMOアドパートナーズ(株)がソーシャルメディア・Web広告戦略を提供するラボサイト!Web広告のトレンドや、SEO/SEM、ソーシャルメディアの最新手法の紹介から、ニュース、インタビュー記事等を掲載していきます。実績を通じて得た経験や専門的且つ、実践的なテクニックを活かして、他社の先を行く実効性のあるマーケティング戦略論を提供します。はじめに 「おむつとビール」 この言葉を聞いて、一体どれだけの人が”ピンと”来るでしょうか。 この言葉は「おむつを買った人はビールを買う傾向がある」という米国におけるマーケットバスケット分析の事例としてよく知られています。 一体どういう事なのかというと、とある店舗の販売データを分析したところ、顧客はおむつとビールを一緒に買う傾向があることが分かりました。その結果を受けて、実際に店舗内でこの二つの商品を並べて陳列したところ、売り上げが上昇したという事例がありま
R言語で始めよう、データサイエンス（ハンズオン勉強会） 〜機会学習・データビジュアライゼーション事始め〜Yasuyuki Sugai
R は統計解析向けのプログラミング言語で、お手軽にデータ分析を行うことができます。そして、R での分析結果は、Shiny というR のパッケージを使うことで、簡単にWeb アプリ化することができます。今回はR プログラムを簡単にWeb アプリ化するShiny パッケージと、Web アプリとして公開することができるShiny Server について紹介します。 What's Shiny? Shiny とはR のIDE である RStudio の開発元のRStudio Inc. が開発しているプロダクトです。Shiny を使うとR のプログラムを簡単にWeb アプリにすることができます。 Shiny で作成したWeb アプリはブラウザからのユーザー入力などをトリガーに、インタラクティブにR のプログラムを即時実行し、その実行結果を動的に確認できます。見た目に関しては、Shiny が内部的に T
今年の2月12日、とある書籍をご恵贈いただきました。原題 "Advanced R"の日本語版、『R言語徹底解説』。全20章、索引を含めると500ページを超える重厚な訳書です。 原著者のHadley Wickham氏は{ggplot2}や{dplyr}をはじめとするいくつもの強力な拡張ライブラリの作者であり、R言語に革命を起こしたと評されるなど、今やRユーザにとっては欠くことのできない存在となっています。 Advanced R (Chapman & Hall/CRC The R Series) 作者: Hadley Wickham 出版社/メーカー: Routledge メディア: ペーパーバック 参考価格: ￥6,774 この商品を含むブログを見る R言語徹底解説 作者: Hadley Wickham,石田基広,市川太祐,高柳慎一,福島真太朗 出版社/メーカー: 共立出版 発売日: 201
この記事は abicky.net の 「R言語上級ハンドブック」を執筆しました に移行しました
Microsoftは2021年2月9日（米国時間）、R言語を使ってクラウドサービススイート「Microsoft 365」を操作するためのオープンソースパッケージ「Microsoft365R」を発表した。Rは、統計解析やその可視化などに役立つオープンソースのプログラミング言語とランタイム環境だ。 Microsoft365Rは「AzureGraph」パッケージで提供されるMicrosoft Graph APIを拡張し、「Microsoft SharePoint」と「Microsoft OneDrive」に対する軽量で強力なインタフェースを提供する。今後は「Microsoft Teams」と「Microsoft Outlook」もサポートする見込みだ。Teamsチャネルへのポストや、Outlookによる電子メール送信が可能になるという。 Microsoft365Rは、CRAN（The Compr
サポートベクターマシン入門 作者: ネロクリスティアニーニ,ジョンショー‐テイラー,Nello Cristianini,John Shawe‐Taylor,大北剛出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2005/03メディア: 単行本購入: 8人 クリック: 135回この商品を含むブログ (41件) を見る SVMとは Support Vector Machineの略で教師あり学習に分類されます。線形、非線形の識別関数があり現在知られている多くの学習モデルの中では最も優れた識別能力があるとされています。いわゆる2値分類を解くための学習モデルであり、線形しきい素子を用いて分類器を構成します。訓練データにおける各データ点と距離が最大になるマージン最大化という基準で線形しきい素子のパラメータを学習させます。シンプルな例は与えられたデータ集合を全て線形に分離する事です。SVMはカーネルトリックという
RStudio社が開発した Shiny パッケージは、R言語で簡単に Web アプリケーションを作るためのフレームワークを提供します。 Shiny この Shiny による Web アプリケーションの開発方法を学ぶには、公式のチュートリアルを読むのが一番です。 Shiny - Tutorial しかし、公式は英語なので、読むのがしんどいです。 そこで、チュートリアル全文を日本語に翻訳しました。 訳文は Qiita で公開しています。このページは目次として活用していただければと思います。 Shiny チュートリアル目次 7 つのレッスンからなるこのチュートリアルは、R プログラマを Shiny 開発者へと導きます。 1 つのレッスンは 20 分ほどで終了し、各レッスンごとに新しい Shiny スキルを 1 つ学ぶことができます。 すべてのレッスンを終えたとき、あなたは Shiny アプリを構
Rはメタプログラミングの能力を持っていますが、情報がまとまってなくて苦労します。けっこう落とし穴もあります。基本的な事項をここにまとめておきます。 内容： 関数オブジェクトの基本構造 関数オブジェクトのコンストラクタ ペアリストと仮引数リスト 空な名前とデフォルト値なし コールオブジェクトと関数本体 関数の評価環境 関数の登録先環境 コールオブジェクトの操作 引数の式をコールオブジェクトとして取得する その他のメタプログラミング・ツール メタプログラミングのサンプル R言語メタプログラミングの基礎：補足 関数オブジェクトの基本構造 ユーザーが定義した関数をデータとして見ると、3つの部位（スロット、メンバー）を持つ構造体と考えることができます。3つの部位とは、仮引数リスト（formal parameter list）、本体（body）、環境（environment）です。その要点を次の表にま
R勉強会 講師をしてきた： 「はじめてでもわかる 統計解析・データマイニング R言語入門」 - hamadakoichi blog
統計解析・データマイニングのR言語の入門編の講師をしてきました。途中、質問・議論をはさむ双方向形式で進行し、1時間30分の講義。講義資料も下記のSlideShareに公開してあります。 講義資料 [データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] はじめてでもわかる 統計解析・データマイニング R言語入門 AGENDA Rとは データ構造 データ入出力 データ演算 基本統計量算出 統計データの視覚化 統計解析・データマイニングの種類 ソースコード 資料内で挙げているサンプルソースコードは一部、以下のエントリにも記載してあります。こちらもご覧下さい。 項目 エントリリンク 環境設定 R のインストール・環境設定 R を Eclipseで使う方法 Java R Interface (JRI) を用い 統計解析環境 R を Java から使用する データ構造 R言語プログラミング： データ型・操作
R言語の過去と最新の動向
本連載「フリーソフトによるデータ解析・マイニング」は今月号をもって終了となります。 2003年8月に連載第1回として金明哲氏による「データ解析・マイニングとR言語」という記事が掲載されて以来、 約12年半149回に渡り、6名の執筆陣がR言語とデータ解析について解説してきました。 最終回となる今回は、過去10年余りのR言語の国内での普及、 そしてR言語の最新の動向について紹介しながら、有用な情報をピックアップしてみます。 なお今回の記事には著者の主観が多分に反映されていることをご承知おき下さい。 R言語の10余年史 コンピュータのバックアップ履歴を漁ってみたところ、著者自身は大学院生だった2003年頃からRを触り始めて、 2004年夏頃に研究のための分析ツールとしてRを導入していたようです。 この頃のRのバージョンは1.7から1.8だったように記憶しています。 本連載の開始時期と著者のR利用
「他のスクリプト言語ならそれなりに触れるけど、Rって変な機能が多いから難しい」と感じている人のために、Rの独特な点、ハマりどころ、そして特にデータの集計での強力な機能やパッケージをまとめてみました。 社内のデータリソース移行の作業の中で、前任者が（良い意味でも悪い意味でも）すごいRプログラマーだったのと、DBからのデータの取得からデータの整形・確認が一気に行えるという理由で久しぶりにRを触りました。 （先輩！僕が「%>%ってなんですか？」みたいな質問すると、チャットでgithubのリンクを貼られたり、AdvancedRを薦められたりするの、めっちゃ困りました！） 数年前Rを使っていたときは、 Rのプログラムってよくわからないなあ…、後から自分のコード見ても意味が読み取れないよ… Pythonでpandasとかmatplotlibってパッケージを使えばRっぽいことができるの？じゃあそっち使お
5. 自己紹介 • 名前：大城信晃 • Twitter：doradora09 • 職業：Webエンジニア • R：勉強中 • マイブーム： • 15分間集中法 • 出張用カクテル集め 12年9月8日土曜日
マイクロソフト、R言語が使えるデータ分析サーバ「Microsoft R Server」デベロッパーエディションを無償公開。Windows版、Linux版、Hadoop対応、Teradata対応版も
マイクロソフト、R言語が使えるデータ分析サーバ「Microsoft R Server」デベロッパーエディションを無償公開。Windows版、Linux版、Hadoop対応、Teradata対応版も マイクロソフトは昨年1月に買収したRevolution Analytics社のデータ分析ソフトウェアを「Microsoft R Server」としてリリース。あわせて開発者版となる「Microsoft R Server Deverloper Edtion」の無償公開と、オープンソース版のディストリビューションである「Microsoft R Open」の公開を明らかにしました。 Making R the Enterprise Standard for Cross-Platform Analytics, Both On-Premises and in the Cloud - Machine Lear
「R言語による Random Forest 徹底入門 －集団学習による分類・予測－」 - #TokyoR #11
Rのpsychパッケージを用いた，因子分析の方法についてまとめています。 特に，SPSSやSASなどの商用ソフトでは実行できない，多様な分析法がpsychを使えば可能になります。その辺りの分析方法について触れています。 具体的には，因子数の決定方法，因子の抽出，回転方法，カテゴリカル因子分析などです。
Technical Data presentation in R コピペで学ぶ Rでテクニカルデータプレゼンテーション １．基礎統計解析編 グラフィックス・リテラシ－教育: 「図学 I ・図形情報 I ・統計学」科目 修了後のコースウェア 福岡大学工学部図学教室 梶山 喜一郎 ・つまみ食いで，学習しないように願います． ・データの可視化を体系・系統だったスキルにするために順を追って学習する． ・統計ブームに乗っている学習者も先人に感謝の気持ちを．さらに， ・確かなスキルにするために，教科書・解説書を理解し，Rスクリプトで確認． A. はじめに--ここは統計・解析の必要を味わった後で読めばよい まず，統計の手続きを実行する．慣れたら統計的に考えよう． 学校の統計学を復習--買った教科書とノートをまた読むだけ a. 測定と尺度 Measurement and scale b. 記述統計学の
単回帰分析を復習した後、単純に回帰分析を適用してはいけない『やってはいけないケース』を紹介。 そしてそれがなぜ起こるのかを実例を通して紹介した後、この問題を検出するための方法の１つという観点から単位根検定の紹介をします。
![[Ｒ勉強会][データマイニング] R言語による時系列分析](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f1400933dedc843cedb02dc299edefd6e0d94c1f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fr-100423232629-phpapp01-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
【Python】R言語を勉強するために「言語処理100本ノック」をPythonで解いてみる - 歩いたら休め
会社の先輩から「これ使ったらいい感じにデータ取ってこれるよ」と渡されたものが、 dplyrとかstringrとかよくわからないパッケージをガンガン導入した自由奔放なRのコードで困っています。 R言語自体にも慣れていないため、 「コードを使って何を表現したいのか」と「そのRのパッケージで何をできるのか（またどういう使いどころなのか）」を両方読み解かなければならず、けっこう大変です。 そのコードの中で「いくつか関数の入ったリストを高階関数に渡してfilterかける」ような操作をしていてしっかり読み解いてみたいのですが、 そのコードで取ってきたデータを使いたいだけなので、どうしても後回しにしてしまいます。 というわけで、Rの勉強は家でやることにしました。 「言語処理100本ノック」として、ちょうど勉強したいライブラリ（dplyrなど）をいい感じに使ってるRのコードがあったので、 これを題材にしよ
Technical Data presentation in R コピペで学ぶ Rでテクニカルデータプレゼンテーション １．基礎統計解析編 グラフィックス・リテラシ－教育: 「図学 I ・図形情報 I ・統計学」科目 修了後のコースウェア 福岡大学工学部図学教室 梶山 喜一郎 ・つまみ食いで，学習しないように願います． ・データの可視化を体系・系統だったスキルにするために順を追って学習する． ・統計ブームに乗っている学習者も先人に感謝の気持ちを．さらに， ・確かなスキルにするために，教科書・解説書を理解し，Rスクリプトで確認． A. はじめに--ここは統計・解析の必要を味わった後で読めばよい まず，統計の手続きを実行する．慣れたら統計的に考えよう． 学校の統計学を復習--買った教科書とノートをまた読むだけ a. 測定と尺度 Measurement and scale b. 記述統計学の
Google、R言語に64 ビットint導入
R is a language and environment for statistical computing and graphics. Googleは11月24日(米国時間)、「Rプログラミング言語」に「64ビット整数ベクタ」を実現するパッケージが登場したことを発表した。これはGoogleがRomain Francois氏のスポンサーシップを実施する形で実現した機能拡張とされている。 Rは統計計算や統計データのグラフィック化などを実施するためのプログラミング言語および統計処理環境。ベル研究所で開発された「S」のオープンソース版実装に相当するもので、現在でも盛んに開発されており、多くの統計方法を実装し、高度で美しいグラフィックレンダリングを実施することで知られている。統計処理においてはよく活用されているソフトウェアのひとつ。 Rはこれまで64ビットの整数をサポートしてこなかった。今回
[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析 - 似ているものをグループ化する-
データマイニング+WEB勉強会 第２回（2010/03/20）での講義資料です。「はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析入門 - 似ているものをグループ化する-」 hamadakoichi 濱田晃一。 途中、質問・議論をはさむ双方向形式で進行し、2時間の講義を行いました。 [内容まとめ] http://d.hatena.ne.jp/hamadakoichi/20100320/p1 [Rソースコード] http://d.hatena.ne.jp/hamadakoichi/20100324/p1 Read less
![[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析 - 似ているものをグループ化する-](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d98752bddd8df289393a4c4c33ee22d2003e858e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fwebmining2cluster-100319212743-phpapp01-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
プログラマーのためのR言語入門 - Qiita
なにやらR言語界隈が盛り上がってるそうで。 こちらのIEEE SPECTRUMが発表している2015年の人気言語ランキングではついに6位にまで登ってきています。 この流れにのってR言語を始める人も多いと思いますので、ポイントをまとめておくメモです。 統計とか機械学習とかの内容ではなくプログラム言語としての部分ですのでご注意を。また、１からしっかりではなく、他の言語と違っているところ中心です。 追記： やっと続編も書けました。 プログラマーのためのR言語入門 その２ ～分析・表示編～ ざっくりとどんな言語？ 統計の機能が盛りだくさんのスクリプト言語です。 似ている言語は？と聞かれるとPythonと答えています。 環境 以下をインストールします。 R言語 RStudio RStudioはR用のIDEです。R言語単体のインストールでも簡易なエディタはついてきますが、何かと便利なRStudioがお
はじめに 任意のテキストファイルにどのような特性があるのか？そのテキストファイルに、ネガティブな発言が多いか、それとも、ポジティブな発言が多いかの傾向をざっくりと把握するには、ネガポジ度を分析するとよいです。このTipsでは、とある組織のウィークリーレポートを使って、その内容にどのような特性があるのかを分析してみます。手順としては、①ウィークリーレポートをRMeCabで形態素解析後、②単語感情極性表(注1)からスコアを算出し、③ネガポジ度を三次元円グラフで描画します。単語感情極性とは、その語が一般的に良い印象を持つか（positive） 悪い印象を持つか（negative）を表したものです。例えば、「良い」、「美しい」などはpositiveな極性、 「悪い」、「汚い」などはnegativeな極性を持ちます。 # 三次元円グラフライブラリを読み込みます library(plotrix) #
一番売れてる株の雑誌ZAiが作った「株」入門 改訂版 作者: ダイヤモンド・ザイ編集部出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2009/03/27メディア: 単行本購入: 5人 クリック: 71回この商品を含むブログ (13件) を見る 株価予測 欧州の経済不安により円高/日本株安が深刻になっています。トレーダーとしてはこのBigWaveを見過ごす訳にはいかないですが、「もうはまだなり、まだはもうなり」という言葉があるように投資のタイミングは非常に難しいものです。ここでは投資理論を語るのではなく、機械学習で株価を予測する事を試してみます。今回採用する予測Modelは自己回帰Model(AR)です。ARは時系列データ解析によく用いられます。AR処理はR言語のar関数を用います。 AR(AutoRegressive)Model ARModel - 自己回帰モデル ARModelは時系列解析
[プログラム・コード公開] コピペだけで実用的かつ実践的なディープラーニングによる回帰分析・クラス分類 (R言語)｜univprof
【更新・値上げ中】好評につき再度 値上げしました。 なおご要望に応じて、プログラムの一部は以下のようになります。 仕事や研究でディープラーニングによる回帰分析・クラス分類をする必要のある方もいらっしゃると思います。ディープラーニングによる回帰分析・クラス分類の実用的方法はこちらに書きました。 しかし、ディープラーニングによる回帰分析・クラス分類のやり方はわかってそのソースコードはあっても、実際にディープラーニングができるようになるわけではありません。ネットでディープラーニングのプログラミングを説明しているページはいくつもありますが、実際に自分の手でディープラーニングを行うには、いくつものページを調べる必要があり一手間かかります。 そこでコピペするだけでディープラーニングによる回帰分析・クラス分類を実行可能なプログラムを記載しました。以下に示す形式のデータ(data.csv, data_pr
![[プログラム・コード公開] コピペだけで実用的かつ実践的なディープラーニングによる回帰分析・クラス分類 (R言語)｜univprof](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/65ecf57e0631e272234d89113f6cf0fa7099457e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fassets.st-note.com%2Fproduction%2Fuploads%2Fimages%2F3173439%2Frectangle_large_594ef3242073d3a6c87b1fd3092b77e3.jpg%3Ffit%3Dbounds%26quality%3D85%26width%3D1280)
Rは統計解析向けのプログラミング言語です。Rを使えばお手軽にデータ分析を行うことができ、その結果をレポートとして配布、公開することができます。さらに、その分析結果はShinyというRのパッケージを使えば、簡単に動的なWebレポートとして公開することができます。 このShinyを2回、前編／後編に分けて紹介します。前編となる今回は「環境構築編」として、Shinyで作ったWebレポートをローカルPCで照会する方法と、専用のShinyサーバーを用意してWeb公開する方法をご紹介します。後半となる次回は「アプリケーション作成編」として、具体的な例を挙げながら、実際のレポートの作り方をご紹介します。 What's Shiny？ ShinyとはRのIDEであるRStudioの開発元のRStudio Inc.が開発しているRのパッケージです。Shinyを使うとRでの実行内容を簡単にWebアプリにすること
R、R言語、R環境・・・・・・ Rのダウンロードとインストール リンク集 題名 Chap_01 データ解析・マイニングとR言語 Chap_0２ Rでのデータの入出力 Chap_03 Rでのデータの編集と演算 Chap_04 Rと基本統計量 Chap_05 Rでの関数オブジェクト Chap_06 Rでのデータの視覚化(1) Chap_07 Rでのデータの視覚化(2) Chap_08 Rでのデータの視覚化(3) Chap_09 GGobiとデータの視覚化(Rgobi) Chap_10 Rと確率分布 Chap_11 Rと推定 Chap_12 Rと検定 Chap_13 Rと分散分析 Chap_14 Rと回帰分析 Chap_15 Rと重回帰分析 Chap_16 Rと一般化線形モデル Chap_17 Rと非線形モデル Chap_18 Rと判別分析 Chap_19 Rと樹木モデル Chap_20 WEK
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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
R言語徹底解説を読む (1) ようこそRプログラミング - 僕らはRを愛しすぎてる
R言語で統計解析入門： 目次1 テクニカルデータプレゼンテーション 梶山 喜一郎
非エンジニアにもオススメ。数学が苦手な統計初心者がR言語を触ってみる。
R言語入門 (全13回) - プログラミングならドットインストール
Deep Learning の次は、TDA 「トポロジカル・データ・アナリシス」 (Topological data analysis) が来る ? ～ その概要と、R言語 / Python言語 実装ライブラリ をちらっと調べてみた - Qiita
R言語に関するチャットルーム - TokyoR/r-wakalang - Gitter
10分で分かるr言語入門ver2.5
Shiny を使ってR言語のプログラムをWeb アプリ化する - Tech-Sketch
挫折しないための「R言語徹底解説」通読法 - 僕らはRを愛しすぎてる
「R言語上級ハンドブック」を執筆しました - あらびき日記
Microsoft365Rが公開、「365」をR言語から操作できる
R言語でSVM(Support Vector Machine)による分類学習 - Y's note
R言語でWebアプリケーションを作るためのチュートリアルを翻訳しました - ほくそ笑む
R言語メタプログラミングの基礎 - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
【R】ふつうのスクリプト言語プログラマーのためのR言語入門 - 歩いたら休め
10分で分かるR言語入門ver2_0906
Microsoft、「Visual Studio」にR言語サポートを追加する「R Tools for Visual Studio」
「R」言語を用いたデータ分析の基本を学べる「データ分析入門」の資料が公開／徳島大学のマスコット「とくぽん」が中高生向けにわかりやすく解説【やじうまの杜】
R言語で統計解析入門： 目次1 テクニカルデータプレゼンテーション 梶山 喜一郎
[Ｒ勉強会][データマイニング] R言語による時系列分析
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R言語のデータ分析レポートをShinyでインタラクティブにしてみる～「環境構築編」
R、R言語、R環境・・・・・・ - JIN'S PAGE