やる夫はSVMを実装したようです やる夫で学ぶ非線形なSVM1. やる夫は SVM を実装したようです & やる夫で学ぶ非線形な SVM Hatena id:repose Twitter id :y_benjo
やる夫で学ぶSVM with R
17. SVM とは Support Vector Machine の略称です。 データ群を 2 クラスに分類する超平 面を引くことによってデータを分類 してしまおう という手法です。 具体例を挙げてみましょう。
Rでベイズ統計学 - 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 ですベイズ統計学とは？ † 統計的推論にベイズの定理を使う方法をいいます。 方法に一貫性があること、柔軟なモデルに対応できること、一般に"事前分布"を指定する必要があることなどの特色があります。 より詳しくは、松原先生のサイトを参照してください。 ↑ パッケージの一括インストール † 詳しくは CRAN Task View (一般化モデルのあてはめ、特定のモデルおよび手法、事後推定ツール、学習ベイジアン統計学、他のサンプリングエンジンとRとのリンクの5分類でまとめている)を参照していただきたいが、簡単には、 install.packages("ctv") library(ctv) install.views("Bayesian") で、必要なものはほぼすべて入ります。 個別のパッケージについては
第1回 Rは統計解析のブッシュナイフだ - 実践！ Rで学ぶ統計解析の基礎 - ＠IT
今ほど統計解析が必要とされる時代はありません。オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析のテクニックとリテラシーを習得しましょう！ 読者にとってRは、世に溢れるデータの密林を切り開くための“ブッシュナイフ”となることでしょう（編集部） 統計解析の必要性とリテラシー 21世紀になって、経営学者の故ピーター・ドラッカー氏が言うところの知識労働者は、ますます統計解析を必要する局面が増えてきました。この状況は、20世紀後半から21世紀に起きた計算機能力の増大とインターネットの発展を基礎に、3つの大きな潮流が現れたことがキッカケとなっているように思います。その3つの潮流とは、オープンソース、オープンデータ、そしてオープンアイデアです。後ろの2つは今筆者が名付けました。 オープンソースは、皆さんがご存知のように、Linux、Apache、Perl、Python、RubyなどのO
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