An R Introduction to Statistics | R Tutorial
Deep learning has a wide range of applications, from speech recognition, computer vision, to self-driving cars and mastering the game of Go. While the concept is intuitive, the implementation is often tedious and heuristic. We will take a stab at simplifying the process, and make the technology more accessible. Linear regression probably is the most familiar technique in data analysis, but its app
WindowsのVimでESSっぽく(?)Rを使う - もうカツ丼はいいよな
一昨日のWindowsでVimなどからRを呼ぶ - もうカツ丼でいいよなを書いてから思ってたんだけど，やっぱもうちょっとESSっぽく動いて欲しいし，あらかじめRguiをSDIに設定して立ち上げておかないといけないというのも面倒だ． 「ESSっぽく」というと 範囲選択してコードが実行できる 一行実行して次の行に進める helpが簡単に引ける くらいの機能が欲しい*1． というわけで一昨日のヤツに手を加えてそれっぽいのを作ってみた．長いので記事の最後に． ちなみにWordやExcel，FirefoxやIEなんかでも一部の機能は使えるハズなのでVim使わない人もどーぞ． (追記: ちょこちょこいじる気がしてきたのでGitHubで管理することにしました GitHub - nozma/AHKScript: Scripts for AutoHotkey) 使い方 AutoHotkeyをインストールする
R 入門
Rとは？ R は統計計算とグラフィックスのためのフリーソフト(GNU-style copyleft)である。 Rは商用ソフトのS（AT&T ベル研究所のRichard A. Becker, John M. Chambers, and Allan R. Wilks により作られた統計解析やグラフィックスのための言語であり、製品としては S version 4 や S-Plusがある）に操作環境などが良く似ており、Sを使っている場合には関数の利用法がほぼ同じことから取っつきやすく、Sで定義した関数などはRでもほとんど変更なしに動作する。 Sの現在のバージョンほどは新たな手法やグラフ表示法は取り入れられていないが、通常の解析ならば不都合は感じないだろう。 CRAN（The Comprehensive R Archive Network）にはRに対する追加パッケージも沢山あり、新たな手法は、これら
Rの基本データ構造、よく使う関数紹介 - yasuhisa's blog
Agenda データ構造 たくさんある＞＜ ベクトル Rの格言 いろんなベクトルの作り方 規則的データの生成 同じデータを繰り返す ベクトルへのアクセスの方法 アクセス方法にもいろいろある まだまだあるよ、アクセス方法 行列 埋めていく順番 すでにあるベクトルを束ねる cbind rbind 行列へのアクセス方法 行列の基本演算 積がやっかい 積を求めたいときは「%*%」を使うべし 逆行列を求める ちなみに 行列式 固有値 配列 リスト 例 ちなみに unlistのtips リストへのアクセス リストは結構難しい＞＜ 例 リストの要素には名前を付けることができる Rでlistがどのように使われているか データフレーム 例 データフレームを作る データフレームに列を追加と削除 データフレームに行を追加 因子型 irisのデータでやってみる irisデータ 層別にSepal.Lengthの長さ
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