Shiny
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
Stanで統計モデリングを学ぶ(1): まずはStanの使い方のおさらいから - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（※Stan v2.4.0以降でインストール方法に若干変更があります！詳しくはこの記事の中ほどをご覧ください） さて、年初の抱負でも語ったように今年はStanを頑張って会得していこうと思います。理由は簡単で、ありったけの要素を詰め込んでMCMCサンプラーでガンガン推定していくような階層ベイズモデリングに自分の興味としても惹かれる上に、実務でも必要になりそうな見通し*1だからです。 Stan: Project Home Page 既に以前の記事でも簡単に触れてますが、StanはC++ベースのコンパイラで高速化させたMCMCサンプラーです。文法も簡単でなおかつ高速なので、BUGSでは時間がかかり過ぎて辛かった計算でも比較的サクサク回せます。 このシリーズを通して参考にするのは、@berobero11さんのブログです。 Small Data Scientist Memorandum 本当にもう、
生態学データ解析 - ベイズ統計 & MCMC
ここはベイズ推定と MCMC 法 (Markov Chain Monte Carlo method; マルコフ連鎖モンテカルロ法) 関連についてのペイジです 特に階層ベイズモデルについて [もくじ] ネット上の Bayes 推定・MCMC 計算の解説 「ベイズ推定を MCMC 計算で」なソフトウェアたち ベイズ推定と R ベイズファクターなど 書籍 べいじあんな生態学研究者 Ben Bolker Ottar N. Bjørnstad James S. Clark Kiona Ogle John Silader Christopher K. Wikle ネット上の Bayes 推定・MCMC 計算の解説 講義とか：統計学授業 や 出張統計学授業 解説記事： 岩波DS01 2016 階層ベイズモデルの解説記事 信学会誌ベイズ解説: 電子情報通信学会誌に書いた階層ベイズ解説 (2009 年 10
SVM のチューニングのしかた（２） - ほくそ笑む
さて、前回は交差検証の説明で終わってしまいましたが、今回はちゃんと SVM のチューニングの話をします。 チューニングの手順としては、 グリッドサーチで大雑把に検索する。 最適なパラメータがありそうなところを絞って再びグリッドサーチを行う。 という2段階のグリッドサーチを行います。 1段階目：グリッドサーチで大雑把に検索する SVM のチューニングは tune.svm() という関数を用いて行います。 チューニングのやり方は、単純にグリッドサーチを行っているだけです。 パラメータの値をいろいろ変えてみて、正答率の一番いい値をベストパラメータとして出力します。 プログラムは下記のようになります。 gammaRange = 10^(-5:5) costRange = 10^(-2:2) t <- tune.svm(Species ~ ., data = iris, gamma=gammaRan
R vs Python for Data Analysis — An Objective Comparison
R vs Python — Opinions vs Facts There are dozens articles out there that compare R vs. Python from a subjective, opinion-based perspective. Both Python and R are great options for data analysis, or any work in the data science field. But if your goal is to figure out which language is right for you, reading the opinion of someone else may not be helpful. One person's "easy" is another person's "ha
Reddit - Dive into anything
News about the programming language Python. If you have something to teach others post here. If you have questions or are a newbie use r/learnpython https://arstechnica.com/gadgets/2023/06/reddits-new-api-pricing-will-kill-off-apollo-on-june-30/ https://www.theverge.com/2023/6/5/23749188/reddit-subreddit-private-protest-api-changes-apollo-charges
Statistical Methods for HCI Research
This wiki was initially started as my personal note of statistical methods commonly used in HCI research, but I decided to make it public and put more content in it because I think this may be useful for some of you (particularly if you use R). I will also put some codes for R, so you can quickly apply the methods to your data. This wiki does not emphasize mathematical aspects of statistics much,
Rで一行でディープラーニング - 盆栽日記
ディープラーニング、Rで deeplearning(y~., data) とかいう感じで一行で書けたらなあと思ったことありませんか、私は常々思っていました。 だが実装するのはめんどい。 というころで探したらありました。 まあRで実装されているわけではなく、h2oというオープンソースの機械学習のソフトウェアを立ち上げてRからそこに計算を投げる感じです。 H2Oをダウンロードして立ち上げた上で以下のような感じで書けます。 deeplearningってそのままなのが潔くて良いですね。 library(h2o) localH2O = h2o.init(ip = "localhost", port = 54321, startH2O = TRUE) # データの読み込み（今回はiris） irisPath = system.file("extdata", "iris.csv", package =
ゼロから始めるDeepLearning_その1_ニューラルネットとは - 分からんこと多すぎ
対象とする人 ディープラーニングすごい！ ←聞き飽きた チュートリアルあるよ！ ←ふわっとしすぎて具体的なところが分からん こういう論文あるよ！ ←読めるわけないだろ そういう人向け。（たぶん学部四年程度向け） ニューラルネット初学者が、書ききるまで怪しいところ満載でも突っ走ります。 ニューラルネット（この記事） →（AutoEncoder） →（DenoisingAutoEncoder） →ホップフィールドネットワーク →ボルツマンマシン →Restrictedボルツマンマシン →（Gaussian Binary - Restricted Boltzmann Machines） →（DeepBeliefNetwork） →（DeepNeuralNetworks） →畳み込みニューラルネット（後日） までやる。 太線以外は読み飛ばしてOK 本文中では怖い式は使わない。（Appendixに書
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
Rが使えるフリをするための14の知識
米国FDAで公認され、ハーバード大学やイェール大学の授業で利用されるようになり、世間での認知度が着実に上昇している統計用プログラミング環境のRだが、ユーザーなのか、ユーザーになりたいのか、ユーザーとして振舞いたいのか分からない人が増えてきた。 スノッブなユーザーとして振舞う場合は、Rの特性を語れる必要があるので、ユーザーになるよりもRへの知識や理解が必要で、実は難易度が高い行動である。それでもあえて意識の高いRユーザーとして振舞いたい人々のために、最低限求められる事のチェック・リストを用意してみた。 1. 参考文献や参考ページを押さえておく 一番大事な事だが、参考文献や参考ページを押さえておこう。公式サイトで配布されている、「R 入門」「R 言語定義」「R のデータ取り込み/出力」は持っておくべきだ。R-TipsやRjpWikiも参考になる。 2. 演算子や制御構文をマスターする 四則演算
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