GitHub - Riku1113/julia_tutorial
本資料はJulia言語初心者向けのチュートリアルです。既にPythonなどを勉強したことのある方の方が理解は速いかと思いますが、必須ではありません。一応プログラミング初学者の方にもわかるようには書いているつもりです。PythonやRをはじめとした様々な言語に関しては巷に入門書があふれていますが、開発されて間もない言語だということもありJuliaに関しては日本語のチュートリアル少ないため、とりあえず書いてみることにしました。もし間違いなどあればご指摘ください。 Juliaの特徴としては Pythonのように書けてCのように早い (ただし書き方のコツをつかまないと真の高速化はできなかったりする) 数値計算、機械学習、統計、データ解析なども得意 数式をきれいに書くことができる (例. 2Xを2*Xではなく、2Xと書ける) といったことが挙げられ、最近流行りつつある言語になっています。実際、非常に
決定木の可視化ライブラリ「dtreeviz」が凄かったのでまとめる - St_Hakky’s blog
こんにちは。 決定木の可視化といえば、正直scikit-learnとgraphvizを使うやつしかやったことがなかったのですが、先日以下の記事をみて衝撃を受けました。そこで今回は、以下の解説記事中で紹介されていたライブラリ「dtreeviz」についてまとめます。 explained.ai dtreevizの概要 dtreevizとは より良い決定木の可視化を目指して作られたライブラリです。 解説記事 : How to visualize decision trees Github : GitHub - parrt/dtreeviz: A python machine learning library for structured data. Sample Imagesdtreeviz/testing/samples at master · parrt/dtreeviz · GitHub 多
patchworkを使って複数のggplotを組み合わせる - Qiita
patchworkはggplot2により作成された複数のプロットをめちゃ簡単に組み合わせられるようにすることを目標として開発されているパッケージだ。 同様の目的のパッケージ、関数として、gridExtra::grid.arrange()やcowplot::plot_grid()があるが、これらで上手くやろうとすると試行錯誤が結構必要となる。 これに対し、patchworkでは演算子を使った直感的な記法でプロットを組み合わせられるので、より簡単で可読性に優れた記述が可能となる。 インストール 現在はCRANからインストールできる。 # devtools::install_github("thomasp85/patchwork") install.packages("patchwork")
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