{igraph} カレーなるネットワーク解析 - Qiita0. イントロ 男女19人でカレーを食べに行きました。 「Bセット」は、7種類の中から2種類のカレーを選びます。 重複してはいけません。 肉カレー 野菜カレー その他
Rでスポーツデータ解析がしたい: 千秋楽での勝率 - 300億円欲しい
はじめに 前回, 大相撲のデータを正しく作るのが辛い, ということを書きました. Rでスポーツデータ解析がしたい: データを作るのって大変ですね - 300億円欲しい まだ整形できていないのですが, 現段階で可能な解析をしたいと思います. 八百長問題が気になりますので, 千秋楽の勝率を集計してみます. 先行研究 大相撲のアノーマリー. 2010年に書かれた記事です. 八百長がありそうかどうか, という解析です. 実践！ Rで学ぶ統計解析の基礎（8）：大相撲のアノーマリー （2） (2/2) - ＠IT もしも、この計算の追試や、何らかの追加計算をされた方がいらっしゃったら、是非ともその結果を教えてくださることを熱望します。 また、1999年以前10年間程度の十両・幕内の勝敗データを持っていらっしゃる方がおりましたら、そのデータを提供いただければ、より一層踏み込んだことが分析できると思います
ggplot2でWebサーバのレスポンスタイムをざっくり可視化する方法 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
ドーモ、親愛なる読者のみなさん。うんようチームです。 というアイサツをしたいがために、ブログ書きます！と名乗り出てしまった運用本部の湯谷（@yutannihilation）です。今回は、R Advent Calendar 2014 9日目の記事として、Webサーバのレスポンスタイムをざっくり可視化する方法を紹介します。 使うもの R Rは、統計解析に特化したプログラミング言語です。 サイボウズ社内にも、手元でデータを解析するツールとしてRを活用している人が多くいます。部署横断の社内勉強会が毎週開催されていて、Rや統計の情報交換やデータ分析の悩み相談をしています。 今回は、世のデータサイエンティストが駆使していそうな華々しい統計手法とは無縁の、地味にグラフを描くだけの話です。統計とか機械学習っぽい話は、いずれ知る人ぞ知る中谷さんが書いてくれるのではないかと勝手に期待しています。 ggplot
RStudio & knitrによるRの解析結果のドキュメント化 - About connecting the dots.
はじめに データ解析を行った場合，後からやり直しや結果参照，解析の詳細を確認するのって，案外だるいと思いませんか？ 私は思います．結果を後から見直して，これってどうやってやってたんだっけとか，この部分変えたいとか，データ処理の細かい部分を確認したいとか，後日分析を引っ張りだして再確認することってよくあります．でもそのときに，詳細を忘れたり，ファイルが複数の箇所に分散しちゃってたり，なんてことがあって結局もう一度一からやり直すはめになったなんて悲しい経験はしたくないですよね． そんな折に，ちょっと前のTokyo.RでやってたそろそろRStudioの話をみて，これをもとに環境構築から，解析結果の管理までをトータルでやってみましょう，というお話です． 環境構築 生のRはぶっちゃけ使いにくいので，RStudioを使います．SPSSとかSASとかStataとかと比べても，割と遜色ない十分な出来の解析
RとPythonによるデータ解析入門
講演者: 椿 真史 氏 (産業技術総合研究所 人工知能研究センター 研究員) 概要: 本講演では、創薬・材料科学への機械学習応用について紹介する。特に近年、グラフ構造データに対する深層学習手法であるグラフニューラル（畳み込み）ネットワークが流行しており、創薬や材料で扱われる分子化合物や結晶について、その物性や機能を高精度で予測できるようになってきた。その一方で、深層学習のモデリング自体が機械学習コミュニティのみで肥大化し、結果の解釈性だけでなく、量子物理・化学の観点から様々な問題もある。本講演を通して、深層学習の科学データへの応用に関する正と負の側面について議論したい。 Link: https://stair.center/archives/events/ai-seminar-026
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