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TokyoR 62 (2017年6月24日)で発表したときのスライドです。整然データ (tidy data) というデータ分析に役立つ概念を紹介し、Rでそれを扱うための手法を簡単に紹介しています。Rの初心者向けです。
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「~してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05: 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
概要 『新しき 年の始めの うれしきは 古き人どち あへるなりけり』 以前に{tensorflow}のPythonライブラリをimportする関数を用いることで、gensimを活用できるという記事を書きました。 これにより、R/RStudio上ですべてを管理したい/されたいRおじさん(重度なRユーザーを指す。女性でも「おじさん」と呼称するので、淑女の方々はご配慮いただきたい)のできる幅が広がったと言えます。 今回はさらにTensorflowとTheanoのラッパーであるKerasというライブラリを用いてモデルを構築し、新年の挨拶によさそうな短歌の生成を試みました。具体的には「上の句を入力することで下の句を生成する」というタスクを設定しています。 なお、{tensorflow}自体の設定や使い方などは{tensorflow}でデータ分析のHello Worldであるirisデータの分類を行っ
Latent Dirichlet allocation(LDA)というなかなか面白そうなテキストマイニングを教えてもらったのでやってみる。 最近のラノベのトピックは異世界物が多い。というかここ数年は、ツンデレ、空から女の子が降ってくるハーレム物から、難聴系・鈍感主人公がハーレムを築くような物へ移り変わっているような気がするが、物語自体のトピックを推定・分類して、流行り廃りをDynamic Topin Model(DTM)を用いて解析して遊んでみたらしい。 結果としては異世界でオレTSUEEEEEEEEE!!物が流行っているという結果だった。オレらの感触と全く同じようにデータが物語っているので、このビッグウェーブに乗り遅れないようにオレも明日からラノベ書くわ!! Rではlda, topicmodelsパッケージが使えるようで、お互いに互換性のあるクラスのようである。こちらでldaを使っていた
この記事は 明日話したくなる数学豆知識アドベントカレンダー の 7日目の記事です。(6日目:ほとんどいたるところ) 無理数とは、有理数でない数のことです。 有理数とは のように分数(分母がゼロでない整数の比)で表せる数のことですね。 分母が になってもいいので、 や のような整数も有理数です。 無理数の例としては、 だとか だとか だとかがあるかと思います。 もちろんほかにもうんざりするほどありますよ。 なんたって、数直線上を適当に指したときに、その指の先が示す数は、ほぼ間違いなく無理数です(図1)。無理数のほうが有理数よりはるかに多いのです。 図1:「数直線上のほとんどの点は無理数」のイメージ さて、この無理数という数は非常に厄介な数です。 無理数の条件というのは、基本的には「有理数ではない」ということだけなので「すべての無理数がどんな数であるか」という問いに対しては、あまり気の利いた
Science 読んでたら、経済成長と教育の関係についての論文が出てたのでちょっと紹介。 Knowledge capital, growth, and the East Asian miracle Eric A. Hanushek, Ludger Woessmann, Science 22 Jan 2016: Vol. 351, Issue 6271, pp. 344-345 DOI: 10.1126/science.aad7796 http://science.sciencemag.org/content/351/6271/344.full 経済成長のためには国民に教育うけさせて人的資本の質を上げないとダメだよねー、というのはもう言われすぎていてあたりまえの話になってるんだけど、でも一方で、同じ年数だけ学校に通ってるのに、東アジアは奇跡の大成長で、南米諸国はかなり出来が悪い。他のところで
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