R言語徹底解説を読む (1) ようこそRプログラミング - 僕らはRを愛しすぎてる
この記事が想定する読者層 もしあなたが「プログラマー」ならば、この記事はまるで不要かもしれません。 ここで言うプログラマーとは、たとえば以下のような習慣を持っている人です。 ほとんど同じ処理をソースコード中に2回以上書いていたら違和感を感じる 出力結果が変わらなくても、実行速度や理解しやすさのためにソースコードを書き直すことがある Gitなどのバージョン管理システムを使うことができ、過去のソースコードを「日付の含まれたファイル名でバージョンごとに別ファイルとして保存しておけばよい」とは考えない 動作テストを自動化し、ソースコードを書き換えてもそれぞれの関数の挙動が意図したものになっているかを確認できる この記事は、ひょんなことからRに出会い、コードをコピペで動かせるようになり、 「いつかコピペじゃないコードが書けるようになりたい」 「他のプログラミング言語もできるようになりたい」 とぼんや
Rで解析：インタラクティブなピボットテーブル。「rpivotTable」パッケージ
データの特徴を探るのに大変便利な、インタラクティブなピポットテーブルを出力するパッケージの紹介です。とにかく使用してみることをオススメします。 本パッケージではテーブルでデータの出現数、割合、最大値や最小値などを表示するだけではなく、ヒートマップ、折れ線グラフ、棒グラフ、積み上げグラフなどでインタラクティブに確認することができます。 パッケージのバージョンは0.3.0。実行コマンドはwindows 11のR version 4.1.2で確認しています。 パッケージのインストール下記、コマンドを実行してください。 #パッケージのインストール install.packages("rpivotTable")実行コマンド詳細はコメント、パッケージのヘルプを確認してください。コマンドを実行すると結果はRではブラウザ、RStudioを利用することでViewerおよびwebブラウザでも操作が可能です。
とっつきにくいけど実はエクセル以上に賢いヤツ フリー統計解析ソフトウェア「R」を触ってみよう【R入門講座】
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
RとPythonによるデータ解析入門
講演者: 椿 真史 氏 (産業技術総合研究所 人工知能研究センター 研究員) 概要: 本講演では、創薬・材料科学への機械学習応用について紹介する。特に近年、グラフ構造データに対する深層学習手法であるグラフニューラル（畳み込み）ネットワークが流行しており、創薬や材料で扱われる分子化合物や結晶について、その物性や機能を高精度で予測できるようになってきた。その一方で、深層学習のモデリング自体が機械学習コミュニティのみで肥大化し、結果の解釈性だけでなく、量子物理・化学の観点から様々な問題もある。本講演を通して、深層学習の科学データへの応用に関する正と負の側面について議論したい。 Link: https://stair.center/archives/events/ai-seminar-026
はじめての「R」
2023/02/06追記: slideshareが非常に使いづらくなってしまったため、speakerdeckに転載しました。 https://speakerdeck.com/masaha03/hazimeteno-r 補足記事を書きました。併せてご覧ください。http://m884.hateblo.jp/entry/2012/12/03/232431Read less
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