My Life as a Mock Quant
掲題の件、そういう時あると思います。 結論 まあ、ちょっと考えれば自明なんだが、以下です。 ドルコスト平均法は平均的なリターンを押し下げる（儲かる投資なら！）効果があるので嬉しくはない ドルコスト平均法は最終的な儲けのバラツキ（標準偏差）を押し下げる効果があるので、これは不確実性を削減出来ているという意味で嬉しい 状況と結果 投資期間: 250日間 平均リターン（年率）: 7% ボラティリティ（年率）: 20% 投資戦略① ①全期間（250日間）において毎日一定金額(1円)を投資した場合の最終的な儲けとそのバラツキ > performance(s1) [1] 258.46619 30.96698 投資戦略② ②初日に全額(250円)を投資した場合の最終的な儲けとそのバラツキ > performance(s2) [1] 266.92645 53.44526 それぞれのシミュレーションを複数回
Emacs + ESSでR(for Windows users) - もうカツ丼はいいよな
むかーしむかしにWindowsでESSを使う方法についてメモったことがあるのですが(認証がかかっています)、今から見ると古いだけじゃなくて割といい加減なこと書いてるのにうっかり放置してたら某所でふわっと紹介されてしまったのでさすがにアレだなと思ってちょっと急いで書き直しました。 はじめに Rを便利に使うためのツールとして、Emacsというテキストエディタ上で動くESSというプログラムがあります。 ESS (Emacs Speaks Statistics) は Emacs や XEmacs から R などの統計解析アプリケーションを便利に使ってしまおう，という Lisp プログラムです．(http://www.okada.jp.org/RWiki/index.php?ESS) 特にWindowsではRに付属してくるRguiの機能がやや貧弱で、Rを快適に使えるとは言い難い部分があります。ESS
Incanter: Statistical Computing and Graphics Environment for Clojure
Incanter is a Clojure-based, R-like platform for statistical computing and graphics. Incanter can be used as a standalone, interactive data analysis environment or embedded within other analytics systems as a modular suite of libraries. Features Charting & visualization functions Mathematical functions Statistical functions Matrix & linear algebra functions Data manipulation functions Interactive,
Hacking is believing@itoshi.tv - 最もタメになる「初心者用言語」はRです
二階堂愛 (Itoshi NIKAIDO) が綴る Hacking is beliveing な日常_ 最もタメになる「初心者用言語」はRです 最もタメになる「初心者用言語」まとめ (リンクされた，THX) うっかりTwitterで乗りおくれた! 最もタメになる「初心者用言語」は R。ってもう誰か書いた?とかつぶやいたら， @dritoshi 書いて！って言われたので，ムリがあるけど俺，がんばった． R Lispを父にSを母に持つ統計解析言語 筋は悪くないよ．CLOSから取り入れた総称的関数が大活躍だし．なのにカッコカッコしてない! もちろんオブジェクト指向プログラミングもできるしユニットテストもあるよ．統計言語だからデータ構造も豊富! ガベコレもあるよ．無名関数もあるよ．例外処理，遅延評価，関数クロージャ，再帰もできるし，自在にベクトル計算ができるから複雑なループを作らなくてもいいよ．
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
ナイーブベイズを用いたブログ記事の自動分類 - 人工知能に関する断創録
カイ二乗値を用いた特徴選択（2010/6/25）の続きです。今まで使ってきた20 Newsgroupsというデータは英語文書でかつ元ネタがよく分からずあまり面白くなかったので、今回はこのブログ（人工知能に関する断想録）の記事を分類してみます。このブログの各記事には私の判断でカテゴリをつけています。たとえば、この記事は[機械学習][自然言語処理]です。カテゴリのリストはこのブログの左メニューにあります。この前、少し整理したので全部で18のカテゴリがあります。新しい記事を書いたとき自動でカテゴリを割り振ることはできるのでしょうか？ （注）プログラミング言語はPythonを使っています。シリーズもので以前作ったコードを再利用してるので検索で飛んできた人はナイーブベイズを用いたテキスト分類（2010/6/13）から順に読んでください。 はてなダイアリーデータのダウンロードと整形 まず、はてなダイア
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海外のRの情報源 - yasuhisa's blog
Tokyo.Rに参加してきて、色んな人とお話させてもらったけど、結構Rを使いこなしているなぁと思う人が多いというのが第一印象だった(やってる内容とか悩んでいる問題とか)。が、悩んでいる問題を解決する術がすでに存在しているにも関わらず英語なので、その人たちに情報が伝わってないっていうのが結構あるなぁというのを感じた。日本語で誰かがBlogとかでキャッチアップするとしても結構タイムラグがあるし、(最近多くの本が出ているとは言え)本になるのを待っていたら数年単位でしか情報を得ることができない。というわけで結論としては「英語のリソース読め!!!」ってことになるんだけど、自分も最初はどこ読めばいいかとかよく分からなかったなぁと思ったので、自分が読んでる英語で書かれているRの情報源になっているところを列挙していこうと思います。 僕はIRCとかは使ってないので、その付近はよく分からないのと他にもまだまだ
Home · incanter/incanter Wiki · GitHub
Dismiss Join GitHub today GitHub is home to over 28 million developers working together to host and review code, manage projects, and build software together. Sign up Overview Getting started with Clojure Getting started with Incanter Documentation and examples Building Incanter Dependencies Overview and motivation Incanter is a Clojure-based, R-like statistical computing and graphics environment
sheephead - Stay hungry Stay foolish
2019.05.01 今年2回目の腸脛靭帯炎 ２月に走った高隈山ピークハントトレイル 高隈山ピークハントトレイル を走った 反省点の多いレースだったのですが、レース後に腸脛靭帯炎を発症してしまいました。 レースの終盤に何となく違和感があったのですが、レース後のトレーニング一発目に左膝に激痛が。やっちまいました。 腸脛靭帯炎、実はこれで今年2回目。１０月頃に発症しまして、その時は、２週間ほど休養をとっただけで治ったもので […]
seekR - 統計分析ソフトウェア R のための検索エンジン
統計分析ソフトウェア R のための検索エンジンです。R 言語に関する内容に特化した検索結果を表示します。
Google Sites: Sign-in
Not your computer? Use a private browsing window to sign in. Learn more about using Guest mode
Apribase
Apribase は「ほーむぺーじ」です。2000年初頭のホームページブームの時に作られました。サイトジェネレーターから自作。
BLOG::broomie.net: 機械学習の勉強を始めるには
thriftとかhadoopなど，何やらいろいろと手を出してしまい，ここのところブログの更新が滞ってしまっていますが，今日は前から書きたかったトピックについて自分へのメモの意味も含めて記しておきたいと思います． はじめに 最近，といっても結構前からなのですが，海外のブログなどで「機械学習の勉強を始めるガイドライン」についてのエントリーがいくつか見られ，かつ，議論も少し盛り上がっています．僕は機械学習が好きなだけで，専門というにはほど遠いのですが，僕も一利用者としてはこのトピックに関してはとても興味があります． 機械学習というと，色々な数学的な知識が必要であったり，統計学や人工知能の知識も必要になったりしまったりと，専門的に学ぶ機会が無かった人にとっては興味が湧いてもなかなか始めるには尻込みしてしまうことかと思います．今日紹介するエントリーは，そんな方々にヒントになるような内容になっていると
これからEmacsでR使う人のための設定まとめ - sheephead
Emacsはバッドノウハウだとか、古くさいエディタなんつーことをよく聞きます。でも、Rを使うにこれほど便利な道具はありません。 特に、Rでガリガリ計算させたい人にとってネットワーク越しで他のマシン使って計算させているうちにローカルのマシンで他の仕事させたいなんてことは、よくあること。そんなときにターミナルで起動できるEmacsを覚えておけば、快適にターミナル上でも書けますよね。Emacsってよくわからない、という理由だけでEmacs使わないというのは、もったいなさすぎな気がします。 ということで、今回はEmacsでRを使うに快適に使うための設定をまとめてみたいと思います。 ちと長いですが、これを読んでもらってEmacsの便利さを分かってもらえる人が増えればいいなーって思います。 まずはESS これがないと始まりません。debian系使ってる人はaptで簡単に導入できるのでサクッと入れておき
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
行列Tips大全 - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki です行列に関する Tips 大全 行列に関する操作は、R をマスターする基本です。関連する Tips を脈絡なくできるだけ集めたいと思います。お気づきの正統派・裏技テクニックを お寄せください。一部重複はむしろ好ましいと思います。 要素ベクトルを与えて行列を作る > m <- matrix(x, nrow=i, ncol=j, byrow=TRUE, dirnames=z) # 一般形 nrow, ncol の一方だけを与えると(可能な限り) x のサイズから、もう一方が暗黙のうちに決定される x の長さが行列のサイズに足りないと、最初からりサイクル使用される > mm <- matrix(1:12, nrow=3, ncol=4) > mm <- matrix(1:12, nrow=3)
紫ログ:GaucheでR風に行列演算を記述する - livedoor Blog（ブログ）
【C.M.ビショップ「パターン認識と機械学習(PRML)」読書会の情報はこちら】 行列に関する操作は、R をマスターする基本です。関連する Tips を脈絡なくできるだけ集めたいと思います。お気づきの正統派・裏技テクニックをお寄せください。一部重複はむしろ好ましいと思います。 PRMLに出てくるアルゴリズムを実装するには行列演算が書きやすくないと辛いので、Rの記法を参考にしながら試行錯誤中。 夢見ている書式仕様 matrix(): 要素ベクトルを与えて行列を作る： matrix(1:12, nrow=3, ncol=4) → (%matrix (iota 12 1) :nrow 3 :ncol 4) → (%matrix (%: 1 12) :nrow 3 :ncol 4) matrix(1:12, nrow=3) # 自動的に ncol=4 とされる → (%matrix (%: 1 1
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