統計学, 数学, R (R言語), Python 3
Python3 コード limit4.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import sympy as sym class MathProblem: """(docstring) """ @staticmethod def print_math_problem(): """(docstring) """ print('関数の極限を求めよ。') print('') class Limit4: """(docstring) """ def __init__(self, expr, num): """(docstring) """ self.__expr = expr self.__num = num def limit_func4(self): """(docstring) """ x = sym.Symbol('x') f = expr
Rで異常検知(3): 非正規データからの異常検知（カーネル密度推定・EMアルゴリズム・K-means・1クラスSVM） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（注：ただの備忘録ゆえ、ほぼ確実に後で追記が出る見込みです） 今回はコロナ社井手本の第3章を取り上げます。 入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド 作者: 井手剛出版社/メーカー: コロナ社発売日: 2015/02/19メディア: 単行本この商品を含むブログ (4件) を見る とは言っても全部丸写しするのはさすがに問題があるので、個人的に興味のあるトピックスだけを取り上げて、なおかつあくまでも個人的な備忘録として記する程度に留めておきます。本格的に勉強したい方はちゃんとコロナ社井手本をお求めの上ご自身で独学するようにして下さい。 ということで、今回個人的に取り上げるのは第3章の中のカーネル密度推定とクラスタリングとSVMの箇所です。なおコロナ社井手本ではここでEMアルゴリズムそのものの説明もなされていますが、EMアルゴリズム自体はこのブログでも一度取り上げているので既知のものとし
【Python】RプログラマーのためのPython入門 - 歩いたら休め
会社に優秀な後輩が入ってきて、優秀な先輩（私でゎない）の助けを得ながら、立派な分析者・Rプログラマーとして成長しつつあります。 しかし、R言語だけで全ての作業が完結できるわけではありません。手元でデータを加工・分析するための環境としては素晴らしいのですが、大規模な計算では遅かったり（パフォーマンスを上げるにしても工夫が必要だったり）、クラスベースのオブジェクト指向が無いため、プログラムが大きくなるにつれて関数の整理が難しかったり、言語としてつらい面も多いです。 また、データ分析して作ったモデルをサービスに乗せる際には別の言語を使う必要があると思います。一応、shinyというWEBアプリを作るためのライブラリもあるものの、「社外向けのサービスでバリバリ使ってるぜ！」という話は聞いたことがありません。 というわけで、R言語メインのプログラマーが、一歩進んでスクリプト言語（Python）が抵抗な
【Python】R言語を勉強するために「言語処理100本ノック」をPythonで解いてみる - 歩いたら休め
会社の先輩から「これ使ったらいい感じにデータ取ってこれるよ」と渡されたものが、 dplyrとかstringrとかよくわからないパッケージをガンガン導入した自由奔放なRのコードで困っています。 R言語自体にも慣れていないため、 「コードを使って何を表現したいのか」と「そのRのパッケージで何をできるのか（またどういう使いどころなのか）」を両方読み解かなければならず、けっこう大変です。 そのコードの中で「いくつか関数の入ったリストを高階関数に渡してfilterかける」ような操作をしていてしっかり読み解いてみたいのですが、 そのコードで取ってきたデータを使いたいだけなので、どうしても後回しにしてしまいます。 というわけで、Rの勉強は家でやることにしました。 「言語処理100本ノック」として、ちょうど勉強したいライブラリ（dplyrなど）をいい感じに使ってるRのコードがあったので、 これを題材にしよ
統計解析 & R言語超初心者入門資料まとめ
興味を持ち続けていた統計解析や、R言語の勉強をはじめました！ まだまだ初歩の初歩ですが、この記事がいつか偉大な一歩になれるように頑張っていく所存ですw まずは、R言語や統計解析に関する入門記事や、モチベーションがアップしそうな記事をまとめていきます！ (02/23 11:00) 初学者の人にお勧めな資料にフォーカスしてまとめ直し 🍮 [スライド] 統計学入門 統計学の全体像をつかむのに最適なスライドです。初歩…とはちょっと呼べないくらい内容が深いです！ 🏈 [スライド] 初めての「R」 統計解析を始めるときにWindowsな方も、Macな方もとっつきやすのが『R』です。このRを完全初心者をターゲットに説明をしていただけている資料です。超わかりやすいです！ 🍄 [デスクトップアプリケーション] R用のIDE: RStudioRStudio RStudioはR言語用のIDEです。Wind
Rで計量時系列分析：VARモデルから個々の時系列データ間の因果関係を推定する - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
前回の記事ではVARモデルの基礎までを取り上げました。ということで、今回はVARモデルに基づいて異なる時系列同士の因果関係を推定する3つの手法について取り上げてみようと思います。 ということで毎回毎回しつこいですが、使用テキストはいつもの沖本本です。 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー) 作者:竜義, 沖本朝倉書店Amazon 以下タイトルにのっとってRで各モデルの挙動を見ながらやっていきます。 必要なRパッケージ＆サンプルデータ {vars}をインストールして展開して下さい。なお、Granger因果のグラフ構造表現及び偏Granger因果は、実はそもそもRでは実装されていません。ここだけMatlabの話題になりますので、悪しからずご了承を。。。 それから今回のサンプルデータですが、また{vars}同梱のCanadaでは芸がないので違うデータを使うことにします。沖
隠れマルコフモデルで異常検知（R Advent Calendar2012） - My Life as a Mock Quant
R Advent Calendar2012、2日目です。 Tokyo.R主催者である偉大なる我らがグル（尊師）@yokkunsが Tokyo r15 異常検知入門 from Yohei Sato というトークをしていた事に触発されて、R言語で使える”RHmm"パッケージを用いて異常検知してみましたよっていうお話。 詳細はRPubsにUPしているので↓をご参照ください。 RPubs - 隠れマルコフモデルで異常検知 モデルの背景についてはみんな大好きPRML（下巻）の１３章「系列データ」 が詳しいので興味があればこちらも参照すると良いと思います。
【コラム】イマドキのIDE事情 (113) デスクトップ&Webで動作するR言語の統合開発環境「RStudio」 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
RStudio - R言語の統合開発環境 R言語はオープンソースの統計解析およびビジュアライゼーションのためのプログラミング言語だ。RStudioはこのR言語の向けの統合開発環境である。 図1 : RStudioのWebサイト RStudioはR言語の開発環境としても優れているが、なんといっても特徴的なのはクライアントアプリケーションとして動作するデスクトップ版だけでなく、Webブラウザ上で動作するサーバ版が提供されているという点だ。 デスクトップ版でRStudioの機能を知る デスクトップ版のRStudioはWindows、MaxOS X、Debian/Ubuntu、Fedora向けのインストーラもしくはパッケージが用意されており、これらのプラットフォームであれば容易に導入することができる。なお、RStudioの利用には別途Rの処理系が必要となるため、事前にインストールしておくこと。 R
[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] R言語によるクラスター分析 - 活用編
2. データマイニング+WEB勉強会＠東京 データマイニングの方法論を用い 蓄積されたデータを有効活用していく方法を学ぶ 統計解析 Web API データマイニング Amazon Web Service 楽天 Web Service 対応分析 時系列分析 Twitter API Recruit Web Service 回帰分析 Yahoo! Web Service クラスター分析 はてな Web Service 判別分析 主成分分析 因子分析 (Bookmark/Graph/Keyword,…) カーネル法 Google Data API 樹木モデル (Calendar/Maps/BookSearch/ FinancePortfolioData,…) ニューラルネットワーク サポートベクターマシン … 免疫型最適化 Particle Swam … Memetic Ant Colony 遺伝
![[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] R言語によるクラスター分析 - 活用編](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/52687d109360ac1f433027823a8d375bae826956/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fcluster-100416230155-phpapp02-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
実践！ Rで学ぶ統計解析の基礎 － ＠IT
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（1） 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よう！
RjpWiki - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですRjpWiki はオープンソースの統計解析システム 《R》 に関する情報交換を目的とした Wiki です † どなたでも自由にページを追加・編集できます． (初めて投稿・既存記事への追加・修正を行なう方はこのページ末の注意*1を御覧下さい) ページへのファイル添付については、画像ファイルのみパスワードなしで可能としてあります(ページ上部「画像添付」より)。その他のファイルの添付はパスワードを入力することで可能です(ページ上部「ファイル添付」より)。現在のパスワードは, Rでの round(qt(0.2,df=8),3) の実行結果です。 スパム書き込みに対処するため、書き込み系の処理に対してパスワードを設けました。ユーザ名の欄には，Rで round(qt(0.2,df=8),3) を実行
R勉強会 講師をしてきた： 「はじめてでもわかる 統計解析・データマイニング R言語入門」 - hamadakoichi blog
統計解析・データマイニングのR言語の入門編の講師をしてきました。途中、質問・議論をはさむ双方向形式で進行し、1時間30分の講義。講義資料も下記のSlideShareに公開してあります。 講義資料 [データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] はじめてでもわかる 統計解析・データマイニング R言語入門 AGENDA Rとは データ構造 データ入出力 データ演算 基本統計量算出 統計データの視覚化 統計解析・データマイニングの種類 ソースコード 資料内で挙げているサンプルソースコードは一部、以下のエントリにも記載してあります。こちらもご覧下さい。 項目 エントリリンク 環境設定 R のインストール・環境設定 R を Eclipseで使う方法 Java R Interface (JRI) を用い 統計解析環境 R を Java から使用する データ構造 R言語プログラミング： データ型・操作
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
やる夫で学ぶSVM with R
17. SVM とは Support Vector Machine の略称です。 データ群を 2 クラスに分類する超平 面を引くことによってデータを分類 してしまおう という手法です。 具体例を挙げてみましょう。
drkcore
ChatGPTとDeepLの使い分けをどうしているのだろうかと気になっていたので、発売日と同時に生命科学研究のためのデジタルツール入門を買ったのだけど、忙しくてレビューを書いていなかったので。 対象読者は、ラボに配属されたばかりの学生だと思いますが、その前の学部2回生くらいから読んでおいてもいいと思います（というわけで今週帰省してくる娘に読ませようと思っている）。 自分としては冒頭書いたように８章のAIツールの活用に興味があったので、勉強になるところが多かったです。 LLMは「単語の並べ方のデータベース」として、よい表現（よい単語の並べ方）を得るのに使うことが多いです。そのあたりはニュアンスの説明が難しいのですがなんというか将棋ウォーズの棋神みたいな使い方になっている気がします。 LLM使ってどういう面白いことをするのかは次回のMishima.sykで少し触れる予定です。
統計解析用フリーソフト・R-Tips
R は有名な統計言語『 S 言語』をオープンソースとして実装し直した統計解析ソフトです．さまざまなプラットフォーム（OS）に対応しており，誰でも自由にダウンロードすることができます．それにも関わらず，世界中の専門家が開発に携わっており，日々新しい手法・アルゴリズムが付け加えられています．とにかく計算が速い上にグラフィックも充実しているので数値計算などにも持ってこいです．このドキュメントは Windows 版 R と Mac OS X 版 R（と一部 Linux 版 R ）でコマンドを調べた足跡です． ちなみに，この頁の内容を新しくした書籍は こちら ，電子書籍版は こちら で販売されております．
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