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解析と*Rに関するyamadarのブックマーク (10)

  • Rで解析:インタラクティブなヒートマップ!D3.jsを利用した「d3heatmap」パッケージの紹介

    ヒートマップをインタラクティブに操作する「d3heatmap」パッケージがリリースされました。パッケージのメインコマンド”d3heatmap”はgplotsの「heatmap.2」コマンドと多くが共通しているので、これらパッケージの使用経験があるとすぐに使いこなせると思います。 ためしにパッケージより「400*50の20,000データ」を出力したところ、多少のモタつきはありますがぐりぐり動きました。サーバー経由でなければ一般的な使用方法には十分かと思います。なお、距離の計算は搭載メモリに依存しますのでデータ数は使用環境により異なります。 また、紹介する出力結果は利便性を考えて「50*10の500データ」としています。最下部に表示しています。ぐりぐり動かしてみてください。 Rを使用し始めたころから考えると、これほど多くのインタラクティブな結果を出力するパッケージがリリースされるとは思って

    Rで解析:インタラクティブなヒートマップ!D3.jsを利用した「d3heatmap」パッケージの紹介
  • 一年で身に付ける!Rと統計学・機械学習の4ステップ - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家

    久しぶりの投稿です。この一年間、Rの勉強会などに参加したり主催したりしてきて、後輩や勉強会の方々の話をいろいろ聞くとこができました。そんな中、一年間でRと統計学・機械学習を身に付けれるようなフローを作れるかも?と思ったので、ここで記録しておきます。統計学や機械学習は理論を勉強するだけでなく、Rで実際に解析してみることで、より理解が深まります。 ステップ1. 分布・検定 理論 統計学入門 (基礎統計学?) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (79件) を見る R Rによるやさしい統計学 作者: 山田剛史,杉澤武俊,村井潤一郎出版社/メーカー: オーム社発売日: 2008/01/25メディア: 単行購入: 64人 クリック: 782回この商品を含

    一年で身に付ける!Rと統計学・機械学習の4ステップ - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
  • Rを使えるようになるための10のこと - Issei’s Analysis ~おとうさんの解析日記~

    Rは統計解析を行うことができる強力なツールです。計算上の信頼性はとても高く、世界中の分析者が日々分析用パッケージを公開しております。近年では行政機関で使われているという事例もちらほら聞きます。 ・姫路市役所での事例 これまでSASは使ってきたけどRは全く使ったことがない!JAVAとかC++とかガリガリ書けるけどRはよく分からない!という方々がすんなりRの世界に入れるよう、資料の探し場所や導入部分をまとめておきます。 ※まだ不完全ですが情報を入手し次第アップデートしていきます。 1. 資料を探す場所 CRAN R体、パッケージ、PDF資料などの置き場 Task Viewに分野ごとのまとめ Searchでパッケージや資料の検索 CRANの読み方は「しーらん」派と「くらん」派でわかれる(どっちでもいいw) Rjpwiki 日語で書かれている、これまでのRに関する資料の集大成 データの加工技、

    Rを使えるようになるための10のこと - Issei’s Analysis ~おとうさんの解析日記~
  • 「パターン認識と機械学習」(PRML)読書会 #11 + R で K-means - 木曜不足

    2/6 に 「パターン認識と機械学習」(PRML)読書会 #11 @サイボウズ・ラボに のこのこ行ってきました。お疲れ様>各位 今回は8章「グラフィカルモデル」の後半+9章の K-means まで。 sum-product(積和アルゴリズム) や max-sum で、グラフィカルモデルが周辺化や同時分布の大域最大解を求めるためのツールになる、というお話。 sleepy_yoshi さんの 8.4.1〜3 因子グラフ他の資料 nokuno さんの 8.4.4 sum-product の資料 8.4.5 max-sum の資料。 いつものように、気付いたことその他箇条書きで。 有向グラフを因子グラフに変換するために必要なモラル化の説明で、sleepy_yoshi さんの資料に超ナツカシ漫画が出てきて、ずっこけたw 断じてアメフト漫画ではありませんwww ちなみに、件の漫画は男子校の友人から貸し

    「パターン認識と機械学習」(PRML)読書会 #11 + R で K-means - 木曜不足
    yamadar
    yamadar 2011/06/09
    RでK-meansクラスタリングをやっている。
  • R言語プログラミング: クラスター分析 - k-means - hamadakoichi blog

    4/17(土)の第3回 データマイニング+WEB 勉強会@東京 (Tokyo.Webmining#3)での私の一つ目のトーク「1. R言語による クラスター分析 - 活用編 (60分)」の一部関連内容です。当日は、全体像も含め分かる形の講義資料で話します。 当日、USTREAM配信も行う予定ですので、興味のある方はぜひご覧下さい。 第3回 データマイニング+WEB 勉強会@東京 (Tokyo.Webmining#3) : ATND ※内容記述に関して粗い部分も、追って洗練します。 k-means k-meansは、クラスター分析の非階層的手法で代表的な手法。 現実のクラスタリングでもk-meansが使われることが多く、実用的な手法。 ※階層的手法の対極にある「非階層的手法」(分割最適化手法とも呼ばれる)。詳細は次エントリを参照:「はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析」 ※アルゴリ

    R言語プログラミング: クラスター分析 - k-means - hamadakoichi blog
  • 「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

    Koichi HamadaSenior Staff Research Engineer, Artificial Intelligence at DeNA

    「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
  • hamadakoichi blog

    2017/10/28 "第60回 データマイニング+WEB @東京( #TokyoWebmining 60th ) ー 機械学習 活用 祭り ー" を開催しました。 第60回 データマイニング+WEB @東京( #TokyoWebmining 60th ) ー 機械学習 活用 祭り ーEventbrite Google グループ 会場提供して下さった FreakOut さん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧: 参加者セキココ:第60回 データマイニング+WEB @東京 セキココ (作成してくれた [Twitter:@komiya_atsushi] さんに感謝) 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。 AGENDA: ■Opening Talk: O1.「デー

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  • yokkunsの日記

    前回の書籍「ビジネス活用事例で学ぶデータサイエンス入門」の姉妹つくりました。 今回のはライト層向けの啓蒙的書籍です。 コードは一切ないです。 統計処理の解説をつけました。 用語解説を充実させました。 データサイエンスってなにしているの?的なことを軽く読みたい方ぜひ! 以下、「はじめに」を抜粋します。 はじめに 人間の感覚はとても優れています。ときにはデータでわかること以上のことに実感を伴って理解していたりします。しかしながら一方で、ある部分ではいいかげんなため、ある一面においてデータ分析がビジネスで効果をあげているのではないかと。 そのある一面とは他人の気持ちを想像するという一面になると考えます。経験することで生まれた感覚がデータを超えた、とても優れている機能であることは間違えないのですが、どこまでいっても自分の感覚という域をでません。ビジネスでは他人の気持ち、みんなの気持ちを上手に理解

    yokkunsの日記
  • 統計解析用フリーソフト・R-Tips

    R は有名な統計言語『 S 言語』をオープンソースとして実装し直した統計解析ソフトです.さまざまなプラットフォーム(OS)に対応しており,誰でも自由にダウンロードすることができます.それにも関わらず,世界中の専門家が開発に携わっており,日々新しい手法・アルゴリズムが付け加えられています.とにかく計算が速い上にグラフィックも充実しているので数値計算などにも持ってこいです.このドキュメントは Windows 版 R と Mac OS X 版 R(と一部 Linux 版 R )でコマンドを調べた足跡です. ちなみに,この頁の内容を新しくした書籍は こちら ,電子書籍版は こちら で販売されております.

  • JIN'S PAGE

    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

    yamadar
    yamadar 2011/01/14
    R言語について詳しく解説してある。勉強させていただきます!
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