エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント1件
- 注目コメント
- 新着コメント
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
miniCRAN で Azure Machine Learning 用のリポジトリーを作る - 捨てられたブログ
本記事は R Advent Calendar 2016 に参加しています。 Azure Machine Learning(Azure ML)を使うと、分... 本記事は R Advent Calendar 2016 に参加しています。 Azure Machine Learning(Azure ML)を使うと、分析処理を容易に WebAPI 化することができて便利です。分析モジュールは細分化することができ、 R や Python で処理を記述することができます。 R Advent Calendar なのでもちろん R の話です。 R で処理を行う際に、自作他作問わず様々なパッケージを導入する必要がありますが、 Azure ML だとパッケージの導入は少し手間がかかります。というのは Azure ML の分析モジュールではインターネットアクセスを行うことができず、 `install.packages` 関数や `devtools` パッケージの install 系関数では単純にパッケージをインストールすることができないからです。 ではどうするかという
2016/12/01 リンク