PythonやR対応の統合開発環境「JupyterLab 3.0」正式リリース。ビジュアルデバッガー搭載、レスポンシブ対応でモバイルデバイスの狭い画面でも使いやすく
PythonやR対応の統合開発環境「JupyterLab 3.0」正式リリース。ビジュアルデバッガー搭載、レスポンシブ対応でモバイルデバイスの狭い画面でも使いやすく Project Jupyterは、オープンソースで開発されているWebIDE「JupyterLab 3.0」の正式リリースを発表しました。 JupyterLab 3.0 is released! - visual debugger - support for multiple display languages - table of content for notebooks - improved extension system. Check out the announcement blog post.https://t.co/pUBiZEYH4c — Project Jupyter (@ProjectJupyter) J
挫折しないための「R言語徹底解説」通読法 - 僕らはRを愛しすぎてる
今年の2月12日、とある書籍をご恵贈いただきました。原題 "Advanced R"の日本語版、『R言語徹底解説』。全20章、索引を含めると500ページを超える重厚な訳書です。 原著者のHadley Wickham氏は{ggplot2}や{dplyr}をはじめとするいくつもの強力な拡張ライブラリの作者であり、R言語に革命を起こしたと評されるなど、今やRユーザにとっては欠くことのできない存在となっています。 Advanced R (Chapman & Hall/CRC The R Series) 作者: Hadley Wickham 出版社/メーカー: Routledge メディア: ペーパーバック 参考価格: ￥6,774 この商品を含むブログを見る R言語徹底解説 作者: Hadley Wickham,石田基広,市川太祐,高柳慎一,福島真太朗 出版社/メーカー: 共立出版 発売日: 201
Microsoft R Server の情報を軽く整理 at SE の雑記
Microsoft R Server の情報がいろいろと発表されてついていけなくなりつつあるので自分メモ。 R Server の製品情報については、こちらになるかとおもいます。 Big data analytics to the power of R R Server ですが、Revolution Analytics の Revolution R が使われていますので、本家の情報も参考になるかと。 レボリューションR Revolution Analytics Microsoft R の Webinar も予定されているようなので、こちらもチェックですかね。 Microsoft R Webinars 以下、時系列でみていきたいと思います。 2015/1/26 マイクロソフト、統計解析言語Rの商業ベンダーRevolution Analyticsを買収 2015/4/7 マイクロソフト、統計解析
データ分析環境の構築にDockerを利用しよう
📜 要約 コンテナー管理ソフトウェアのDockerを利用することで、データ分析の場面で利用頻度の高いRおよびPythonの分析環境として実行することが出来るRStudio Server、Jupyter、Beaker Notebookを容易に構築可能になる。Dockerを使うことの利点として、複数人でのデータ分析や将来の利用面においてデータ分析結果の再現性を高められると考えられる。 🍵 前置き〜データ分析者が直面する再現性への挑戦 データ分析の結果が、自分以外では再現できない、同じデータを使っているのにナンデ！？ということが時々あります。その原因として多いのが分析に関わる人間が利用する実行環境の違い、です。大きなものではOS、小さなものでは分析に利用するツール本体や拡張機能（パッケージやモジュール）のバージョンの違いがあります。 こうした再現性の問題は、複数人でデータ分析を行う時だけでな
R Tools for Visual Studioを使ってみよう
連載目次 R Tools for Visual Studioとは R Tools for Visual Studio（以下、RTVS）は、R言語をVisual Studio（以下、VS）で使用するためのプラグインであり、オープンソースソフトウェアとして公開されている。なおRTVSは、本稿執筆時点（2016年3月24日）ではまだパブリックプレビュー段階だ。そのため、製品版のリリース時には本稿とは変わる部分が多数あろうことはご承知いただきたい。 R言語は統計解析や機械学習に向いた機能を持ったプログラミング言語（およびその実行環境）だ。RTVSを使用するには、マイクロソフトによるオープンソースなR実装であるMicrosoft R Open（以下、MRO）などを別途インストールする必要がある。 RTVSのインストール 上述の通り、本稿執筆時点ではRTVSはプレビュー段階であり、VS 2015 Up
マイクロソフトが「R Tools for Visual Studio」のプレビュー版を公開。Eclipse Foundationにも参加へ
マイクロソフトが「R Tools for Visual Studio」のプレビュー版を公開。Eclipse Foundationにも参加へ：開発者の要望に応える姿勢もアピール マイクロソフトは、オープンソースの統計解析言語「R」を「Visual Studio」で利用可能にするための無料プラグインを発表、プレビューを公開した。 米マイクロソフトは2016年3月9日（米国時間）、統計解析向けのプログラミング言語「R」を同社の統合開発環境「Visual Studio」で利用可能にするためのオープンソースの無料プラグイン「R Tools for Visual Studio（RTVS）」を公式ブログで発表した。 RTVSは同日より、評価およびテスト用にパブリックプレビューが公開されている。RTVSプレビューは「Visual Studio 2015 Update 1」にのみインストールでき、Visua
Rが変な場所に入ってるときのRStudioの起動方法 - hitode909の日記
% which R /Users/hitode909/homebrew/bin/R % RSTUDIO_WHICH_R=$(which R) open -a RStudiosupport.rstudio.com
R パッケージを CRAN で公開する - StatsFragments
少し前に 自作パッケージを CRAN で公開したのだが ブログに書くのを忘れていた。CRAN 公開時の注意点に関して、日本語の説明があまりない / 情報が古いので簡単にまとめたい。 パッケージの作成 この資料を読みましょう。 東京R非公式おじさんが教える本当に気持ちいいパッケージ作成法 from tera monagi www.slideshare.net 継続的インテグレーション (CI) Travis CI は R をサポート (community supportだが) しているため、.travis.yml に2行記載するだけで利用できる。CI 上でパッケージのチェック (R CMD check) も走るので利用したほうが楽。 Building an R Project - Travis CI 複数の環境でテストを実行したい場合、Travis CI では Build Matrix とい
AWSにRStudio入れてからkaggleのデータを読み込む話。 | 分析のおはなし。
アメリカへの交換留学とノルウェーへの大学院留学を経た後に、データサイエンティストを目指そうとする人の戯れ言。 さびびさにRの話です。 仕事でこの先AWSから逃げれないなと思ったので、生活に取り入れようと決心した今日この頃。 とりあえず自分のＰＣのメモリに載らないデータを扱う決心をすれば必要性が生じるのでkaggleのclick-through competitionのデータを使って何かしてみようと決めた訳です。 という事でこの辺を参考にしながらやってみました。 1. AWSのアカウントを取る。 とってくださいｗ 2. AMIがあるので見つける。 こちらのサイトへ行くと右側にrstudioのAMIを利用してAWSを立ち上げる画面へのリンクが置いてあるので、立てたいリージョンのリンクをクリックする。 あとは、ポチポチやっていけばr-studioがインストールされた状態のものが立ち上がる。 ちな
おそらく最速でRStudio Serverを利用開始する方法
R Advent Calendar 2012 22日目の投稿です。 皆さんはどんな環境でRを使ってますでしょうか。 私は主にデータをグラフ化するときRを利用するので、作成したグラフをすぐに閲覧できるGUIが嬉しいです。 また常にラップトップを持ち歩くのも面倒なので、勤め先からも自宅からも様々な環境からサーバに接続してGUIを利用できるのが望ましいです。 この要件満たすためRStudio ServerをAWSに導入してみようと思います。 AWSを利用するので私がJapan.R#3で紹介した方法(下のスライド) + RStudio Serverのインストールでも使うことはできるはず※1ですが、手間が多いので最速での利用開始とは行きません。(※1.手動でインストールした場合にはログイン後の画面が表示されませんでした。どこが悪いのかよくわからず諦めました。) 最速を目指すために少しズルをして、Go
「データ分析プロセス」福島真太朗
書籍のタイトルは「データ分析プロセス」とありますが、偉い人を説得してどのようにデータを集めていくかを決めて、KPIをどう設定して～という、いわゆる啓蒙書ではありません。すでに顧客の行動データやPOSデータなどをデータベースに格納しつつあり、そこから例えば解約予測をするにはRで具体的にどうすればよいか、という問いに答えるRの本です。Useful RというRのシリーズ本の中の一冊であり、Rを使って機械学習をするためのエンジニア向けの本です。特におすすめする読者は、Rで機械学習をする人の他、欠損値・外れ値・不均衡データといったものにどういった対処方法があるのか知りたい、使ってみたいという人です。また、書籍のページではRのソースコードとともに対応するPythonのソースコードが一部提供されています。 まえがきには「本書では、可能な範囲で実データを使用した分析例を例示しようと心がけた」とあり、そのた
Rで本を書く📚 - Qiita
はじめに Gitbookというものがある。Gitbookを使えばマークダウン形式で書かれたファイルを本の形式で表示したり電子書籍として公開・配布することができる。使い道はいろいろあると思うのだけど、自分はRユーザーなのでRのことを書きたい。その際、図の貼り付けは自動的にできるようにしたいし、出力結果の表示はコピペしたくない。要するに、.mdでなくて.Rmdで、Rのコードを実行したりしながらあれこれ書きたい。...そんな願いはRgitbookを使えば叶えることができる。 セットアップ RgitbookはCRANに登録されていない野良パッケージ。GitHubにリポジトリがあるのでそちらからダウンロードする。
dplyrを使いこなす！基礎編 - Qiita
はじめに 4月ということで、新卒が入ってきたりRを使ったことないメンバーがJOINしたりしたので、 超便利なdplyrの使い方を何回かに分けてまとめて行きます。 Rは知らないけど、SQLとか他のプログラミング言語はある程度やったことあるみたいな人向けです。 dplyrを使いこなす！シリーズ 基礎編以外も書きましたので、↓からどうぞ。 * dplyrを使いこなす！Window関数編 * dplyrを使いこなす！JOIN編 dplyrとは データフレームの操作に特化したパッケージです。 Rは基本的に処理速度はあまり早くないですが、dplyrはC++で書かれているのでかなり高速に動作します。 ソースの可読性もよくなるので、宗教上の理由で禁止されている人以外は使うメリットは大きいです。 処理可能なデータサイズの目安 あくまでも個人の環境に強く依存した感覚値ですが、1000万行、100MBぐらいのデ
RStan / PyStan 開発版を GitHub からインストールする - StatsFragments
最近ちょっとした事情で Stan を使いたく、状態空間モデルの勉強とあわせて こんな感じ でやっている。その環境構築ネタ。 補足 Stan って何？という方は StanTutorial がわかりやすい。 Stan の公式バインディングとしては R 用の RStan、Python 用の Pystan、コマンドライン用の CmdStanと 3 つある。うち、自分が使うのは RStan と PyStan。 RStan Getting Started · stan-dev/rstan Wiki · GitHub Getting started — PyStan 2.5.0.2dev documentation これらの標準版のインストールについては、上のドキュメントに OS 別のハマりどころも含めて整理されていてよい。標準版しか使わないよ、という方は上だけ読んでおけば OK。 自分はある issu
Gradient Boosting Decision Treeでの特徴選択 in R | 分析のおはなし。
Gradient Boosting Decision Tree(GBDT)を勉強したので、その概要とRでのパッケージの簡単な使い方を乗っけておきます。 1. そもそもGBDTってなんだよっていう話。 単純に言えば、複数の決定木を作成して、集団で学習させる方法の事です。 １本決定木を作り、上手くモデルで説明が出来なかったobservationに対して重みを付け、重みのついた状態で次の木を作り、また重みを付けて・・・ というステップを指定した本数分だけ繰り返します。 誤差に対して学習しなおしてくれるので、決定木よりもっと良いモデルが出来上がります。 理論の詳細はこちらの本を参考にしていただければと。 英語版は著者サイトで無料公開されています。英語大丈夫な人はこちらを参照するとよいかと。 http://statweb.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/ あとこのイ
Python と R で連携する - Qiita
R と Python の連携を考える 最近 R による基本的なデータプロッティングやファイル入出力の方法について説明しました。 データ分析の言語としては Python ですべてをやろうという傾向があるようですが、やはり過去の膨大な R による資産は魅力的でそう簡単に切り捨てられるものではありません。 よくあるケースとしては、部分的なデータ解析については R を流用したいが、全体的なプログラミングは Python で書きたいというシーンでしょう。また、プロッティングだけ R でおこないたいという場合もあるでしょう。こんなとき Python と R で連携できれば問題が一気に解決して便利です。 Python から R を利用するライブラリ PypeR かつては RPy2 というライブラリが使われていたようですが、最近使われており主流なのは PypeR です。 PypeR のインストール インス
Python + PypeRでPythonからRをつかってみる - 工作とかオーディオとか
Pythonは機械学習周りのパッケージは充実している感じがあるのですが、どうにも統計周りのパッケージが不足している感じがあって、PythonからRを叩くパッケージを試してみることにしました。 PythonからRをつかうパッケージとしてはRPy2が有名っぽいですが、 There is currently no binaries or support for Microsoft Windows (more for lack of ressources than anything else). とのことで・・・ 試しにeasy_installでインストールしてみましたがエラーが出てインストールできなかったので、違う方法を試すことにしました。 PythonからRを使いたい -だがRPy2おめーはダメだ- - 盆栽日記を見てPypeRのほうを試すことにしました。 インストールはいつもどおりeasy_
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ニコニコ動画（Re:仮）
Rcpp と PCRE で R での文字列抽出を 20 倍速くした - あらびき日記
