「R言語による Random Forest 徹底入門−集団学習による分類・予測−」− #TokyoR #11 で講師をしてきました - hamadakoichi blog
2011/01/29 第11回R勉強会＠東京(Tokyo.R #11) で講師をしてきました。 「R言語による Random Forest 徹底入門 −集団学習による分類・予測−」。 Random Forest は"機械学習"の方法論で、集団学習により精度高い判別・予測を実現します。 双方向の進行で、質疑応答・議論含め 合計60分で話しました。 「R言語による Random Forest 徹底入門 −集団学習による分類・予測−」 - #TokyoR #11View more presentations from Koichi Hamada. 隠れ Random Forest 祭り 今回のTokyo.R、実は「隠れ Random Forest 祭り」。直前の３トーク、「3. caretパッケージの紹介」(id:dichika [Twitter:@dichika])、「4. RにおけるHPC
R言語プログラミング： データ型・操作 - hamadakoichi blog
統計解析・データマイニング言語である R言語のデータ型・操作をソースコードを用い紹介する。記載しているソースは、R Console上や EclipseでR-Scriptとして、そのまま実行可能である。 R Consoleでの実行例 (Rのインストール・環境設定はこちら) EclipseでのR-Scriptとしての実行例 (RをEclipseで実行するための方法はこちら) R のデータ型 Rのデータ型には integer(整数), numerical(実数), complex(複素数), character(文字), logical(論理)、および、Vector(ベクトル), matrix(マトリクス), data.frame(データフレーム), array(配列), list(リスト)がある。以下にそれぞれ説明する。 Vector 1次元(1行または1列)のデータセットを Vector
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