R言語の入門者～中級者向けのページです。R言語の使い方を手とり足とり教えます！Rに初めて触れる方でも、分かりやすい構成にしてあります。また、Rによる代表的な統計解析を自作関数例を交えて紹介しています。リンクをクリックすると、各説明ページ（別ページ）に飛びます。 ※当サイトでは、”R言語”を、省略して”R”と記述することもあります。 ※当サイトで紹介しているプログラムはRでコピーアンドペーストすることで、実行が可能ですが、macのRの場合、書体（形式？）の問題でエラーすることがあるようです。その場合は、貼り付け時にcommand+alt+Vとすることで解消する場合があります。お困りの方はお試しください。ご迷惑おかけして申し訳ございません。 当ページについて これからR言語の勉強をしたいと考えている方、もしくは今すぐにでもRを使って解析をしたいと考えている方に向けたページです。R言語の初心者や

先日もカリフォルニア州・モスコーンで Google Cloud Next 2017 と言うイベントを開催して、ますます人工知能・機械学習界隈を席巻してる感ある Google 先生。その大きなきっかけの一つとなったのは、ディープラーニングのライブラリ TensorFlow の公開だと思うのですが、その TensorFlow が Python と並び多くのデータサイエンティストに人気の言語 R をサポートしていました。 あまりにもひっそりとしたリリースであまり話題になっていない様子ですが、データサイエンティストの中には Python よりも R を好んで使う人も多い様子で、TensorFlow がその R をサポートすることは大きな意味があると言えそうです。 早速 R 版の TensorFlow を用いて、インストールから MNIST のサンプルまで試してみました。 ** Sorry, thi

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はじめに データ分析でデータを与えられて最初に行うこととして，概略の内容把握がある．データを表の形にして，特徴量は何か，データのタイプは何かを理解しようとする．これと同時に行う作業が，欠損値についての調査である．データ欠損の有無は，データ操作に影響を及ぼすのでまず有無を確認し，さらに欠損値の頻度をみる．本記事では，この作業について，PythonとRでどのように行うかについて確認していく． （プログラミング環境は，Jupyter Notebook + Python 3.5.2 および Jupyter Notebook + IRkernel (R 3.2.3) になります．） Pythonでのデータ欠損状況確認 データセットとして，Kaggleが提供する"Titanic"を用いることとした．データを見た方も多いと思われるが，これは，乗客の特徴量から「生存した」/「生存できなかった」を分類するも

The TensorFlow for R website has been moved to here.

統計解析向けのプログラミング言語であるRは分析モデリングを簡単な記述で実現できる一方、計算に長い時間がかかる場合があります。本記事ではデータ加工処理高速化の基礎的なテクニックを紹介します。 1. はじめに Rは、統計解析向けのプログラミング言語です。そのため、分析モデリングを簡単な関数の記述で実現できる一方で、汎用的なプログラミング言語と同じように記述しても、計算に長い時間がかかる場合があります。本記事では、まだR言語に慣れていない人向けにデータ加工処理高速化の基礎的なテクニックを紹介します。 2. データコピーの回避 Rでは、大量のデータを扱うことも多く、データの格納方法にも気を使わなければなりません。特に気をつけることは、できるだけ最初に必要なデータの格納場所(メモリ)を確保しておくことです。これは、無駄なデータコピーを減らすためです。 例として、1,000,000個の1～10のベクト

前回のBUGS/Stan勉強会#1でご要望のあったStanチュートリアルの資料を作成しました。 StanTutorial from Teito Nakagawa

本巻で使用されているソースコードやデータは以下のURLから取得できます。 https://github.com/iwanami-datascience/vol1 【DSオリジナル】の表記のある動画や原稿は岩波DSウェブサイトのオリジナルコンテンツです。

julia Studio julia Studioでは既にjuliaを抱えている せっかく昨日インストールしたので、MacのHomebrewでインストールしたjuliaを見に行くように設定 Tool > external tool > juliaで指定 pathは下記な感じ juliaの実行方法 hoge.jlファイルがjudiaスクリプト コンソールで対話実行 右上の三角緑で実行 include("/Users/judia/hello.jl") おなじみのHello world println("Hello, World!") 線形回帰をやってみる 元データ http://forio.com/downloads/tutorials/gasoline.csv ガソリンの成分分析 成分１・成分２・成分３の構成比と炭素含有量のテーブル よくわからないが、炭素含有量　= 成分１×a + 成分２×