本記事は最近読んだ次の記事からインスピレーションを得ました。 RのdplyrやPythonのpolarsのようなパッケージでデータフレームの操作に慣れている人ならば、Rのdbplyrを使うことで、バグが少ない上に早くサブクエリを構築することができます。 何千回も実行するSQLならば時間をかけてチューニングされたSQLを構築したほうがよいと思いますが、分析の試行錯誤のサイクルを早く回したい場合など数十回ぐらいしか実行しないSQLならば、dbplyrから実行したほうがよいでしょう。 それではざっくり元記事に沿って例を説明します。 カラムのサブクエリ 大分類（major_category）で絞って、該当する作品を表示する例をお借りします。 まず素直にms_categoriesテーブルから該当するcategory_idを抜き出しておいて、%in%で求めると、 category_id_fiction
2022年に書いたRで論文を書く実践的なテクニック集のテーブル編をtinytable版で書き直したものです. Quartoで書かれた英語版もありますので, そちらも参考にしてください. kableExtra, gt から tinytable の時代へ 近年, Rで表を作成するためのパッケージとして kableExtra と gt が人気を集めてきました. 私は kableExtra を使って論文（\LaTeX）で表を作成し, gt を使ってスライド (revealjs) で表を作成しており, 以前行ったRワークショップやZennでの解説記事でもkableExtraを念頭においておりました. しかし, 2024年4月現在, tinytableが従来のパッケージと比べ軽くて使いやすく, 今後のスタンダードになっていくと確信しており, 以前書いた記事を更新する必要があると考えました. この記事で
はじめに 先日以下の記事が話題となり、とてもワクワクしたので自分も実装して色々実験してみました。 実装するうちに理解が深まったので一度、 誤差拡散法の元ネタ紹介から 数式の解説、 ED法の弱点、 行列計算を使用した実装と簡単なテスト結果、 実装上の工夫 までまとめてみたいと思います。 誤差拡散（Error Diffusion）法 もともとは画像の2値化において失われる情報を周囲のピクセルで補うことで、遠目に元の画像の濃淡が残っているように見せる技術（ハーフトーン処理の一種）です。 Error diffusion -Wikipedia（英語版） 左の画像をちょうど半分の明るさをしきい値として2値化すると中央の画像のようになりますが、誤差拡散法を適用すると2値化後も右の画像のようにある程度濃淡を保存・表現できます。 誤差拡散法（画像処理）のサンプルコード コメントアウト箇所はFloyd, St
はじめに Lambda Web Adapterという、HTTPで動くコンテナに対して仲介してLambdaで動くようにしてくれるツールがあります。 これを使って、Rのplumberをコンテナにして動かしてみました。 以前Lambdaで、plumberのようなRのREST APIを作りましたが、Lambda Web Adapterを使えば、plumberを使えるのでかなり楽です。 概要 Lambda非サポートのRを、Lambda Web Adapterを用いて実行 Webアプリを対象としているので、plumberを使用 参考 やってみた 環境はCloud9のm5.largeを使いました。t3.smallでもできますが、docker buildの時間が(m5.largeであれば)6分程度ですが、(t3.smallだと)10分以上かかります。 ECRへのPUSHまで 過去の記事を参考に、ECRへの
前提 設定 n 組の目的変数 y_i と p-1 個の説明変数 x_{1i}, x_{2i}, ..., x_{p-1,i} からなるデータセット(i=1, 2, ..., n)をもとに、線形回帰モデルを作成する： y_i = \beta_0 + \beta_1 x_{1i} + \beta_2 x_{2i} + ... \beta_{p-1} x_{p-1,i} + \varepsilon_i. ただし、\varepsilon_i は独立同時な分布に従う誤差項とし、その期待値は E[\varepsilon_i] = 0、分散は V[\varepsilon] = \sigma^2 とする。 この時上記のモデル式は、目的変数ベクトル \boldsymbol{Y} = (y_1, y_2, ..., y_n)^\top、計画行列 \boldsymbol{X}、回帰係数ベクトル \boldsym
経時データが観測されたとき、各観測のデータを関数として扱いその特徴を定量化するための方法について紹介します。Rによる分析コードとその解説も入れています。 （p6の「こちらのページ」はp33を指しています）
はじめに こちらの記事でSurrogate indexについて初めて知りました。 developers.cyberagent.co.jp Netflixでも活用されていて、一定の成果を上げているようです。 arxiv.org 業務で扱う課題を解決してくれる可能性があったため、理解しておきたいと思いました。 論文等を読みつつRで挙動などを確認していきます。 はじめに 概要 課題感 方針 仮定 仮定1 強く無視できる割り当て条件 仮定2 代理性 仮定3 互換性 定義 Surrogate index：代理指数 代理スコア：Surrogate Score Sampling Score 潜在的条件付き期待値 関係性 因果効果の推定 論文での適用事例 Rで確認 データの生成 推定 所感 概要 元の論文はこちらです。 www.nber.org よりわかりやすい説明は冒頭のブログ記事を参照してください。
PythonとR言語のハーモニーな連携: データサイエンスの舞台裏 - Python転職初心者向けエンジニアリングブログ
プログラミングの舞台裏には、異なるプログラミング言語を組み合わせて使用することで、プロジェクトに深みをもたらす魔法が広がっています。今回の記事では、PythonとR言語の連携に焦点を当て、データサイエンスの分野でこれらの言語を連携させることで得られる恩恵について詳しく探ってみましょう。 PythonとR言語: データサイエンスのダイナミックデュオ Pythonは豊富なライブラリやシンプルな構文を持ち、データ処理や機械学習分野で強力な存在です。一方で、R言語は統計解析や可視化に特化しており、データサイエンスの分野で広く使用されています。これらの異なる強みを連携させることで、データサイエンスのダイナミックデュオが誕生します。 連携の鍵: PythonからRスクリプトを呼び出す PythonからRスクリプトを呼び出すためには、subprocessモジュールを使用します。以下は基本的な例です。 i
ロジスティック回帰について調べている。 ロジスティック回帰モデルのパラメータの最尤推定量は、不偏推定量ではなく、バイアスがある。 例として、サンプルサイズ 、入力変数の数 のときを考える。 パラメータ 300個の真の値を、最初の 100個は 、次の 100個は 、残りの 100個は に設定して推定してみよう。 n <- 1500 p <- 300 # データの生成 set.seed(314) x <- rnorm(n * p, mean = 0, sd = sqrt(1/n)) X <- matrix(x, nrow = n, ncol = p) beta <- matrix(c(rep(10, p/3), rep(-10, p/3), rep(0, p/3))) logistic <- function(t) 1 / (1 + exp(-t)) prob <- logistic(X %*
はじめに
このドキュメントは『指標・特徴量の設計から始めるデータ可視化学入門』で提供されているPythonによる可視化コードをR言語で書き直したものです。 ただし、Pythonのコードの直訳・逐語訳ではなくRらしい書き方・表現へ意訳しています。 以下が各章ごとのドキュメントです。 2023年2月時点で第8章まで完成。 第1章 データ可視化の本質 第2章 数量を把握するデータ可視化 第3章 メカニズムをとらえるデータ可視化 第4章 多変数をとらえるデータ可視化 第5章 データの分布をとらえる指標化 第6章 関係性をとらえる指標化 第7章 パターンをとらえる指標化 第8章 データ指標化・可視化のプロセス MATLAB版も公開されています。 以下の方針を取っています。 書籍とPythonのコードで微妙に異なる箇所は、極力書籍に合わせる。 配色の再現は目指さない。 jetカラーのグラデーションはviridi
この記事はR言語 Advent Calendar 2023の8日目の記事です。 qiita.com 本当に9割が知らないかどうかは知らないです。 「R言語は遅い」と言われがちですよね。 個人的には困るほど遅いと感じたことは無いのですが、まあ速いに越したことはありません。 高速化のテクニックも色々あります。 予算がある場合はメモリとCPUを強化するのが手っ取り早いです。 qiita.com データの読み書きならreadrパッケージでも十分早いし、arrowパッケージという手もあります。 heavywatal.github.io qiita.com 追記：for文をlapply()やReduce()で高速化する方法もあります！ qiita.com 各種処理ではとにかくベクトル化することが高速化のコツになります。 ベクトル化してください。 ベクトル化しろっつってんだろ。 また、並列化が有効なケー
ブラウザで動くR、WebRが熱い！
個人的に2023年のR言語界隈でホットだったWebR[1]について、日本語での紹介を見かけなかったので、私の知る範囲で簡単にまとめます。 WebRとは WebR公式ドキュメントには以下のように書かれています。 WebR is a version of the statistical language R compiled for the browser and Node.js using WebAssembly, via Emscripten. 要するにブラウザ上などでRが動くということですね（技術的なことをよく理解していないため説明できない）。 現在はPosit社のメンバーがメインとなってr-wasmというGitHub組織で開発されています。 元々はGeorge Staggさん（恐らくWebR開発のために現在はPosit社に所属されている）の個人プロジェクトだったのだと思われます。 Gi
R言語のコミュニティ https://r-wakalang.slack.com で回答したのでメモ。 質問はこんな感じ（意訳しています）。 次のようなデータを以下のルールで処理したい。 データを上から下に見ていき、 (1) before に TRUE が出たら、それ以降は after を TRUE にする。 (2) ただし、condition が FALSE になったら after を FALSE にして状態をリセットする。 これを、for を使わないやり方で書きたい。（データにすでにある after は答えあわせ用） before condition after 1 FALSE FALSE FALSE 2 FALSE TRUE FALSE 3 TRUE TRUE TRUE 4 FALSE TRUE TRUE 5 FALSE TRUE TRUE 6 FALSE FALSE FALSE 7
SpotifyのWebAPIから取得できるデータを使い、国ごとに流行っている曲の傾向やグループ分けを行ってみた。 #muana #R言語 #rstats
Gaussian Splattingは、SIGGRAPH 2023で発表されたプロジェクトです。 複数枚の写真からその空間のあらゆるところから見たビューを補間します。 同じ技術にNeRFがありますが、これの欠点を補った理論のようです（アルゴリズムはまだ未調査）。 NeRFの問題は、かなり大雑把な書き方ですが大きく以下の2点があります。 トレーニング時間がかかる 最終的な空間の復元で解像度不足 (なんだか眠い) GitHubのリポジトリはこちらになります。 https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting 今回はGaussian Splattingを試す流れをまとめることにしました。 CUDA11.8とAnaconda3を使います。 GoProで撮影した動画を使ってウォークスルーするまでを行います。 検証環境 OS : Windows
個人開発で参考になるNext.jsリポジトリ10選
OpenStatus - ステータスページ App Router Turborepo Drizzle Clerk tRPC Tailwind shadcn/ui LLM Report - OpenAI モニタリング App Router Prisma NextAuth shadcn/ui Stripe Dub - URL 短縮 App Router Turborepo Prisma NextAuth Tailwind Stripe slug - URL 短縮 Prisma NextAuth tRPC Tailwind Cal.com - 日程調整 Turborepo Prisma NextAuth tRPC Tailwind Taxonomy - ブログ App Router Prisma NextAuth Tailwind Rowy - ローコード GUI Firebase Dorf -
Rに出会って、早5年（2023年現在）。これまでに出会った、無料で、RやRを使った統計解析を学ぶことができるウェブサイトのメモです。ブックマークしているもの、Xでツイート、リツイートしてきたものを公開します。 随時更新して追加していきます。他にもあればコメント欄にお願いします。 （英語の記事多い！） Rで統計解析 UCLA Statistical Methods and Data Analytics 【英語】コーディング方法など細かい事例が豊富です。 An Introduction to Bayesian Data Analysis for Cognitive Science 【英語】ベイズに特化しています。 New statistics for design researchers A Bayesian workflow in tidy R 【英語】ベイズに関する分析法がまとめてあります
HCI研究者の心理統計ノート
「HCI研究者の心理統計ノート」は、私が Human Computer Interaction (HCI) 研究に取り組む中で調べた・使った心理統計手法をまとめた備忘録です。主に R のサンプルコードを掲載しています。みなさんの研究生活がより良いものになりますように。
はじめに 事業会社で働いているデータサイエンティストです。普段の業務ではRを利用していますが、Pythonの言語仕様も理解しているつもりです。会社が作成していただいた記事はこちらです： 昨日会社のエンジニアの後輩社員にPython使いがキモいと感じるかもしれないRの文法をいっぱい見せたら、いい反応をいただいたので、Qiitaにまとめることにしました。 こんなことを紹介します： キモいポイントその1:恐ろしい関数 キモいポイントその2:スキーマ大破壊 キモいポイントその3:そのxはどのx？ キモいポイントその4:if文とfor文なんてないよ、if関数とfor関数だよ キモいポイントその5:あれ？足し算できなくなったけど まず強調しておきたいのは、Rは決していわゆる「統計ソフト」ではなく、しっかりとしたプログラミング言語で、正しく書けばプロダクトとしてリリースできるほどの堅牢性と保守性が担保さ
SkyWay（スカイウェイ） - NTT Communicationsが提供するWebRTCアプリ開発者向けマルチプラットフォームSDK&API
SkyWayは、ビデオ・音声・データ通信機能をアプリケーションに簡単に実装できる SDK&APIです。ビデオ会議や、オンライン診療、遠隔ロボットなど、リアルタイムな コミュニケーションを実現します。
Text2Landscape: Visualize a Text in Multiple Spaces with R — Force-directed networks, Biofabric, Word Embeddings, Principal Component Analysis and Self-Organizing Maps
First Visualizations: Frequencies Let us first visualize word frequencies. We can get these frequencies with the quanteda package, which implies transforming the column of lemmas (text.lemmas$lemma) into a quanteda tokens object, then to a document-feature matrix. Doing so, we only retain significant parts of phrases (nous, proper nouns, verbs and adjectives). This only partially spares us the tas
最近、「AIを理解したくて代数幾何の教科書を勉強しているんですよ」という人によく会う。 五年前くらい前に、note株式会社の加藤社長も「社内で代数幾何学の勉強会を開いてるんですよ」と言っていた。僕はその都度「それは全く遠回りどころか明後日の方向に向かってますよ」と言うのだがなかなか聞き入れてもらえない。 確かに、AI、特にディープラーニングに出てくる用語には、ベクトルやテンソルなど、代数幾何学で使う言葉が多い。が、敢えて言おう。 代数幾何学とAIはほとんど全く全然何も関係していないと。 なぜこのような不幸な誤解が生まれてしまうかの説明は後回しにして、意地悪をしても仕方ないので、AIを理解するために最低限知っておかなければならない用語を5つだけ紹介する。 テンソル(スカラー、ベクトル、行列など)おそらく、「テンソル」という言葉が人々を全ての混乱に向かわせている。 Wikipediaの説明は忘
統計解析とグラフィックスのための言語・環境である「R言語」の概要、インストール方法、初歩的な使い方を広く・浅く解説した資料です。 2023年4月時点でのRの~~最新バージョン~~R-4.2.3を対象としています。 スライド中で実行するRスクリプトを置いているGitHubリポジトリ: https://github.com/uribo/cue2022aw_r104 ウェブブラウザ上でRを動かす環境: https://mybinder.org/v2/gh/uribo/cue2022aw_r104/main?urlpath=rstudio
しなやかな項目反応モデル
第28回パーソナリティ心理学会大会講習会１
We use multisampling to approximate the average NGP feature over a conical frustum, by constructing a 6-sample pattern that exactly matches the frustum's first and second moments. When training, we randomly rotate and flip (along the ray axis) each pattern, and when rendering we deterministically flip and rotate each adjacent pattern by 30 degrees. XY aliasing A naive baseline (left) combining mip
オンライン版の R によるメタ分析：ハンズオンへようこそ。 本書は、 R でメタ分析を行う方法について、わかりやすく紹介するガイドラインである。メタ分析の基本的な手順として、アウトカム指標のプール、フォレストプロット、異質性診断、サブグループ解析、メタ回帰、出版バイアスの制御方法、バイアスリスク評価、プロットツールなどを網羅している。 また、ネットワークメタ分析、マルチレベル（３レベル）メタ分析、ベイズメタ分析アプローチ、SEM メタ分析といった高度でありながら関連性の高いトピックも取り上げる。 本書で扱うプログラミングや統計的背景は、専門家でなくても理解できるレベルにとどめている。原著の印刷版は、Chapman & Hall/CRC Press (Taylor & Francis) から出版されている。 ソースレポジトリ 本書は、{rmarkdown} および {bookdown} を使
はじめに データ分析の書籍を読んでいるとRで書かれていて解読に困ったことはありませんか。 本コンテンツでは、多くの書籍で使われているtidyverseやggplot2を主に取り扱っています。 このtidyverseやggplot2は、データを加工・可視化する際に処理を順番に記載する直感的な記述法であり、データ分析の非常に強力な手助けになることでしょう。 なお、このコンテンツはPython初学者のためのPandas100本ノックの作成者であるクニえもんさんの承諾の元、似た形式で作成しております。pythonでのデータ分析に興味のある方はこちらも是非ご覧になってください。 tidyverse100本ノックの概要 ・Rファイルに記載された、tidyverseやggplot2に関する設問100問を解いていきます ・「問題のみ版」「問題+解答・解説版」の2種類を用意しています。 問題内容 No. 分
Python・データマイニング・統計・機械学習帳など、データサイエンスを無料で勉強できる教材6選 | Ledge.ai出張所
2022年はデータサイエンスという言葉が色々な場所で聞かれる1年だったと思います。今回は、2023年にもっと多くの人が興味を持つであろうデータサイエンスを無料で学べる教材6選を紹介したいと思います。これらの教材は、アメリカの大学で統計学や機械学習などを勉強している筆者が実際に利用したり、利用しようと思っているものです。Pythonや統計学、機械学習を学んでみたいと思っている方はぜひ活用してみてください。また、この記事の最後にはレッジAIが今までに紹介してきた学習コンテンツ紹介の記事へのリンクもあるのでぜひそちらもチェックしてみてください。 筑波大教授が著した無料の初心者向けPython教材筑波大学の三谷純教授によって著されたスライド教材で、2021年5月に初公開され、2022年2月に大幅に内容が更新された新たな改訂版が公開された。同スライドは三谷教授の著書である「Python ゼロからはじ
こんにちは！ カバー株式会社 人事部 兼 採用広報担当の桑江（くわえ）です。 総勢50名以上のタレントを擁するVTuber事務所「ホロライブプロダクション」を運営しているカバー。社内には、配信アプリの提供からタレントさんのマネジメントまで多岐にわたる業務が存在しています。 今回は制作・収録・配信のうち、制作の中核を担うクリエイティブ制作本部に所属し、各部署（イラスト制作部・CG制作部・制作推進部）で活躍するマネージャー陣に（Mさん、Sさん、Kさん）に日々の業務や苦労している点など、インタビューしてきました！配信を皆さんにお届けする前の、制作現場の雰囲気や、マネージャーならではのお話をお伝えできたらと考えています！ 【インタビュイー紹介】 Mさん：クリエイティブ制作本部 イラスト制作部 マネージャー Sさん：クリエイティブ制作本部 CG制作部 マネージャー Kさん：クリエイティブ制作本部 制
おはよ鵜来ちゃん。拙者ブルネイ泊地で提督業を営んでいるJanssonと申す。以降お見知りおきをお願いしたく候(ﾉ)･ω･(ヾ) 戦績：聯合２回、１群５回、２群以下たくさん。 1.Janssonについて・１４夏着任。イムヤとマエストラーレ姉妹が好き。 ショボンさん帰ってきて……・最近は鵜来ちゃんに狂わされている。 ここすき。2.この記事のきっかけ私は艦これに関する読み物が好きです。戦果周回編成紹介や、イベントの攻略記事を読むのが好きです。提督たちの物語を読むのが好きです。 いつか私も何かしら書いてみたかったので、今回書いてみることにしました（小泉構文）。 そんな次第で、今回は昨年11月に鵜来ちゃんの運最大値を目指し、ついでに聯合4位以上を目標に走った体験談を残していこうと思います。 恐らく聯合を走る上での参考になる部分はほとんど無いので、ちょっとした暇つぶし程度にお付き合いください。怪文書み
近畿日本鉄道グループのテーマパーク、志摩スペイン村（三重県志摩市）は、11日から園内でスペイン人出演者によるストリートミュージカルを再開する。新型コロナウイルスの感染対策で出演者が十分に入国できず、2022年は中止していた。インターネット上で人気のキャラクター「周央サンゴ」と組んだイベントも4月2日まで開く。ストリートミュージカル「テソロ・デ・オーロ〜真実の宝を探せ！〜」は園内の広場で1日2回
Kachaka(カチャカ)
カチャカが収納を運ぶから、あなたはがさっと入れるだけで片付けが完了。よく使う小物が散らからず、見た目もすっきり。
まさかの傑作アルバムが届いてしまった。 ジャケットの絵柄からいわゆる"アニソン"かと思いきや、アニメの関連作品でありつつ、いわゆる00年代以降の“邦ロック”カルチャーの魅力をぎゅっと凝縮したような1枚になっている。 全14曲に相当な愛情と気合の入り方を感じる。 それが結束バンドのアルバム『結束バンド』だ。 結束バンドというのは、TVアニメ『ぼっち・ざ・ろっく！』の劇中に登場するバンド。 高いギターの腕前を持ち動画投稿サイトで人気を集めながらも引っ込み思案で極度の人見知りな高校1年生、“ぼっち”こと後藤ひとりが、伊地知虹夏、山田リョウ、喜多郁代と出会ってバンドを結成、音楽活動を通じて成長していくストーリーだ。
ネットのキャラ「周央サンゴ」 スペイン村ＰＲ
発言小町 「発言小町」は、読売新聞が運営する女性向け掲示板で、女性のホンネが分かる「ネット版井戸端会議」の場です。 ヨミドクター yomiDr.（ヨミドクター）は、読売新聞の医療・介護・健康情報サイトです。 大手小町 大手小町は「どんな私も、好きになる。」をテーマに、キャリアや恋愛・結婚、ジェンダーにまつわる情報を発信するサイトです。 idea market idea market（アイデア マーケット）」は、読売新聞が運営するクラウドファンディングのサイトです。 美術展ナビ 読売新聞が運営する美術館・博物館情報の総合ポータルページです。読売新聞主催の展覧会の他、全国美術館の情報を紹介します。 紡ぐプロジェクト 文化庁、宮内庁、読売新聞社で行う「紡ぐプロジェクト」公式サイト。日本美術と伝統芸能など日本文化の魅力を伝えます。 読売調査研究機構 東京、北海道、東北、中部、北陸を拠点に、著名な講
VTuber / バーチャルライバーグループ「にじさんじ」より、新たに7名がデビュー！本日2023年1月16日(月)より活動開始！
ANYCOLOR株式会社（本社：東京都港区 代表取締役：田角陸、以下「当社」）が運営するVTuber / バーチャルライバーグループ「にじさんじ」は、本日2023年1月16日(月)より7名のライバーがデビューすることをお知らせいたします。また、各ライバーのプロフィールや初配信に関してもお知らせいたします。 にじさんじから7名がデビュー！2023年1月19日(木)、20日(金)から初配信！ VTuber / バーチャルライバーグループ「にじさんじ」より、新たに7名のライバーがデビューいたしました。 各ライバーのTwitterアカウントは、本日2023年1月16日(月)より始動いたします。今後はTwitterやYouTube等の配信プラットフォームを中心に精力的に活動を行っていく予定です。 YouTubeでの初配信は各ライバーのチャンネルにて、2023年1月19日(木)20:00、20日(金)
A tag already exists with the provided branch name. Many Git commands accept both tag and branch names, so creating this branch may cause unexpected behavior. Are you sure you want to create this branch?
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