「Rに管理されたい。」...そういう願望が人類共通、誰しもにあると思う。 Rじゃなくてもできるはずだけど、Rに管理されたい願望が強いので、Rに管理してほしい。 コードの実行完了を通知する ちょっと調べた限りで以下の記事が見つかった。 Getting R to notify you when it’s finished running | Alice M. Brawley Notifications from R | The stupidest thing... Rから通知をとばす from TokorosawaYoshio これらは特定のコードが実行した後に通知してくれるというもの。メールやらYoやら、手段はいろいろとある。ただ、メールは正直ダサいし、Yoも今では使っていない。もっとシンプルに通知してくれるものが欲しい。 更に探してみたらgistでキャプテンがすでに書いていた。惚れる。やっ
みんなのR データ分析と統計解析の新しい教科書 著作者名：Jared P. Lander、 Tokyo.R（協力） 翻訳者名：高柳慎一、 牧山幸史、 簑田高志 書籍：4,180円 電子版：4,180円 B5変型判：448ページ ISBN：978-4-8399-5521-2 発売日：2015年06月30日 備考：初中級 内容紹介 プロのデータサイエンティストが、Rの基礎から最新のモダンなデータ分析まで解説。 プロのデータサイエンティストから学ぼう！ プロのデータサイエンティストである著者が、Rの基礎から最新のモダンなデータ分析まで幅広くかつ丁寧に解説していきます。 統計、線形代数、オペレーションズリサーチ、人工知能、機械学習 ― たくさんのデータサイエンスのタスクをこなすのに"R"は必要不可欠なツールです。予測や解析に必要な数多くのアルゴリズムを少ないコードで利用することができ、最近の"モダ
我らが自称ゆるふわ*1ガチ勢代表@motivic_氏がこんな記事をupしてました。 ということで、こんなに簡単にDeep LearningをR上で試せるんだったらついでに僕もやってみようと思ったのでした。ただし同じirisでやるのも芸がないので*2、そこはちょっと変えてみましたよーということで。 そうそう、Deep Learningの原理については@0kayuさんのまとめがめちゃくちゃ参考になると思うので、是非是非ご参照ください。 実装ディープラーニング 今回はまだ初歩の初歩しか触りませんが、それでもチューニングのところなどにこのスライドにも出てくるような様々な原理的側面がかかわってきます。 そもそもH2Oって何だっけ 0xdata - H2O h2o/R at master · 0xdata/h2o · GitHub 元々H2Oはin-memoryプラットフォームとしてHadoop上や最
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
Enabling GPU Computing in the R Statistical Environment R is the most popular open source statistical environment in the biomedical research community. However, most of the popular R function implementations involve no parallelism and they can only be executed as separate instances on multicore or cluster hardware for large data-parallel analysis tasks. The arrival of modern graphics processing un
Gain actionable foresight from billions of observations and avoid downsampling Use out-of-the-box, standard R parallel algorithms with near-linear scalability Turbo charge data access performance by 5x and ingest and prepare data in seconds Enable a broader community of developers and DBAs to put predictive analytics into action with support for all BI and data visualization tools Access this new,
Here is a Shiny app Shiny apps are easy to write. Let users interact with your data and your analysis, all with R or Python: R Python library(shiny) library(bslib) library(dplyr) library(ggplot2) library(ggExtra) penguins_csv <- "https://raw.githubusercontent.com/jcheng5/simplepenguins.R/main/penguins.csv" df <- readr::read_csv(penguins_csv) # Find subset of columns that are suitable for scatter p
R-statistics blog Statistics with R, and open source stuff (software, data, community) A few hours ago Peter Dalgaard (of R Core Team) announced the release of R 3.0.0! Bellow you can read the changes in this release. One of the features worth noticing is the introduction of long vectors to R 3.0.0. As David Smith recently wrote: Although many people won’t notice the difference, the introduction
R is a language and environment for statistical computing and graphics. Rプロジェクトは4月3日(オーストリア時間)、プログラミング言語Rの最新版となる「R 3.0.0」を公開した。R 3.0.0の新機能に関しては「R 3.0.0 is released! (what’s new, and how to upgrade)」に詳しい説明がある。このバージョンではパッケージの再インストールが必要になっているため注意が必要。 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る。統計処理においてはよく
Mathematica 9 offers built-in ways to integrate R code into your Mathematica workflow, combining Mathematica's broad range of capabilities with the statistical computing language. RLink uses J/Link and rJava/JRI Java libraries to allow the user to exchange data between Mathematica and R and to execute R code from within Mathematica. With RLink, R users can use thousands of functions from across th
Tsukuba.R#9での発表に向けてggplot2の勉強を始めた．これまで調べたことを軽くまとめてみる． ggplot2とは 高度な2Dグラフィックの描画について統一的な操作を提供してくれるライブラリ．「The Grammar of Graphics」という思想に基づいていて，ユーザがデータのどの部分に注目したいかを記述していくだけで簡単にきれいなグラフを得られるようになっている． http://had.co.nz/ggplot2/ ggplot2のインストール いつも通り． > install.packages("ggplot2") ggplot2で図を描画する ggplot2で図を描画する方法は主に以下の2通り． qplot関数を使う 自分が得たいグラフに合わせてレイヤーオブジェクトを組み合わせる ここでは以下のggplot2パッケージ付属のdiamondsサンプルデータを使い，それ
RubyやRでスクリプトを書いて可視化してみた． tenki.jpの地震情報を取得するRubyスクリプト (fetch_quake_info.rb) 以下は2011/3/11 0:00から現在時刻までのtenki.jpの地震情報を取得するRubyスクリプト．Nokogiriを使ってスクレイピングする． #!/usr/bin/env ruby # -*- coding: utf-8 -*- require "open-uri" require "nokogiri" puts "datetime\tplace\tmagnitude" i = 1 cont = true stop = Time.parse(ARGV[0] || "2011/03/11 0:00") while cont doc = Nokogiri::HTML(URI("http://tenki.jp/earthquake/en
プロットの作製 基本プロットを作る Geoms Aesthetics 違う種類のグラフを重ねる 参照線の追加 グループ分け 層別プロット スケールと軸 Scales 軸ラベルやタイトルの変更 軸の表示範囲を変更する 軸の左右の余白を削除する 軸表示の修飾 日時の軸スケール 軸区切り値の変更 軸スケールの変更 (変数変換) プロットのソート (離散型変数の水準をソートしてプロット) 座標系の反転：横向き箱ひげ図 極座標への変換：円グラフ 座標系のアスペクト比の指定 色セットの変更 ggplot2 のデフォルト色セットの定義 任意の色セットの利用 凡例 凡例位置の変更 凡例ラベルの変更 凡例の一部を削除する テーマ (グラフ背景・グリッドの色, マージン, フォント) Themes 定義済み theme の適用と編集 theme 要素と theme() の併用時の注意点 フォント変更 保存 g
はじめに Rには、“ggplot2”というライブラリがある。このライブラリを使うと、デフォルトの作図コマンドよりも効率的に作図ができ、しかも分かりやすくて美しい図を描くことができる。美しい図といってもピンと来ないかもしれないが、百聞は一見にしかず、下の2つの図を比べてもらいたい。1つ目の白い背景の図がRのデフォルトの作図コマンドで作成された散布図である。2つ目の灰色の背景の図が“ggplot2”を使った散布図である。 Rのデフォルトの作図機能を使った場合の散布図の例 “ggplot2”を使った場合の散布図の例 以下では、“ggplot2”のコンセプトと簡単な作例を紹介したいと思う。最初は抽象的な話をする。このため、最初から読んで分かりづらかったら、後の方の作例を先に見た方が理解が早いかもしれない。 “ggplot2”のコンセプト “ggplot2”は、どのように作図を行っているのであろうか
皆大好き自分も大好きな二十歳街道まっしぐらにはネタ帳という記事が定期的に挙がります。自分も普段記事にするネタをあれこれ自力で探している訳ですが、カメきちさんのネタ放出はかなり美味しい。という訳で有り難くご相伴に預り、 【ネタ帳】bitlyで短縮されたURLから動画だけを抜き取ったサイト「bitly.tv」 + 25記事*二十歳街道まっしぐらより拝借。 元々の絵は当然英語(YjWta.jpg (1024×767))なんだけど、ちょいと単語が分かりにくいので自分なりに妥当な用語をあてて日本語化してみました。 とってもひどい蛇足 まあ、普通にグラフ作ってるだけなら棒グラフ、線グラフと円グラフがあれば足りると思います。組成分析のためにウオーターフォール使うあたりになるとパレート分析やマトリクス分析に手が出始めて多分こういった図にまとめると言うのは厳しいかと(^^;; 後ですね、散布図が右にも左にも
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Amazon.co.jp: ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis (Use R!): Wickham, Hadley: 本
