Python と R で連携する - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
ライブラリを使わずにJavaからRを使う - へっぽこ修士の忘れ物
統計解析器RをJavaで使う。 RをJavaで扱うライブラリもあるようだけど、 ライブラリの中を理解するのが大変そうなので、 ライブラリを使わずにRの出力をJavaで受け取りたい。 というわけで、やってみた。 環境 Ubuntu 10.04 Netbeans 6.8 コード help()コマンドを実行した時の出力を受け取る。 import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.io.OutputStream; import java.io.OutputStreamWriter; /** * * @author Syu_
はじめての「R」
2023/02/06追記: slideshareが非常に使いづらくなってしまったため、speakerdeckに転載しました。 https://speakerdeck.com/masaha03/hazimeteno-r 補足記事を書きました。併せてご覧ください。http://m884.hateblo.jp/entry/2012/12/03/232431Read less
一年で身に付ける！Rと統計学・機械学習の4ステップ - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
久しぶりの投稿です。この一年間、Rの勉強会などに参加したり主催したりしてきて、後輩や勉強会の方々の話をいろいろ聞くとこができました。そんな中、一年間でRと統計学・機械学習を身に付けれるようなフローを作れるかも？と思ったので、ここで記録しておきます。統計学や機械学習は理論を勉強するだけでなく、Rで実際に解析してみることで、より理解が深まります。 ステップ1. 分布・検定 理論 統計学入門 (基礎統計学?) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行本購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (79件) を見る R本 Rによるやさしい統計学 作者: 山田剛史,杉澤武俊,村井潤一郎出版社/メーカー: オーム社発売日: 2008/01/25メディア: 単行本購入: 64人 クリック: 782回この商品を含
「Rを使ってYahoo!乗換案内から運賃や所要時間，乗換回数を取得するコード書いた」をscrapeRで書いてみたよ - kkobayashi_a’s blog
こちらの話。 Rを使ってYahoo!乗換案内から運賃や所要時間，乗換回数を取得するコード書いた - Fire and Motion Rubyでもなく、Perlでもなく、Rでスクレイピングしようというコンセプトがすばらしいです。熱い。 あちらのサイトではスクレイピング部分が結構大変な事になってるので、Rでももっと簡単にスクレイピングできるよ！と思ってちょっと書いてみました。 あとは個人的な趣味として、for文とかif文を使わないでapply系をつかってます。やっぱりRの醍醐味はapplyでしょう（？）。 library(scrapeR) #出発駅と到着駅ベクトル station1 <- c("渋谷","表参道", "外苑前", "青山一丁目", "赤坂見附", "溜池山王", "虎ノ門", "新橋", "銀座", "京橋", "日本橋", "三越前", "神田", "末広町", "上野広小路
第1回 Rは統計解析のブッシュナイフだ - 実践！ Rで学ぶ統計解析の基礎 - ＠IT
今ほど統計解析が必要とされる時代はありません。オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析のテクニックとリテラシーを習得しましょう！ 読者にとってRは、世に溢れるデータの密林を切り開くための“ブッシュナイフ”となることでしょう（編集部） 統計解析の必要性とリテラシー 21世紀になって、経営学者の故ピーター・ドラッカー氏が言うところの知識労働者は、ますます統計解析を必要する局面が増えてきました。この状況は、20世紀後半から21世紀に起きた計算機能力の増大とインターネットの発展を基礎に、3つの大きな潮流が現れたことがキッカケとなっているように思います。その3つの潮流とは、オープンソース、オープンデータ、そしてオープンアイデアです。後ろの2つは今筆者が名付けました。 オープンソースは、皆さんがご存知のように、Linux、Apache、Perl、Python、RubyなどのO
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「機械学習基礎」簡単な問題を解いて理解しよう！前篇｜【Tech総研】