Takashi Minoda @aad34210 名刺を2枚おわすれなく!RT @yokkuns 懇親会(ピザパーティ)の受付始めました! ATNDにコメントお願いします! http://atnd.org/events/7804 #TokyoR
8/28(土)、第8回R勉強会@東京 (#TokyoR 08)に参加してきた。 ATND: 第8回R勉強会@東京(Tokyo.R#08) : ATND Google Group: Google グループ 主催者の[Twitter:@yokkuns]さん、講師の[Twitter:@bob3bob3]さん、[Twitter:@holidayworking]さん、[Twitter:@Nikoriks]さん、[Twitter:@aad34210]さん、素敵なトークをありがとうございました。主催しているデータマイング+WEB 勉強会@東京に参加してくれているメンバーも多く、毎月会う馴染みのメンバーになってきた。懇親会でも深く話すことができ、統計解析やデータマイニングを通じ、素敵なメンバーに出会え、交流できていることに感謝。 以下、ツイートまとめ(Togetter)、公開されている講師資料、の覚書き。
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A summary of the most important commands with minimal examples. See the relevant part of the guide for better examples. For all of these commands, using the help(function) or ? function is the most useful source of information. Unfortunately, knowing what to ask for help about is the hardest problem. See the R-reference card by Tom Short for a much more complete list. #read files with labels in fi
TwitteRパッケージを使ってみたくて、Twitterのアカウントを取りました。 Bob#3 (bob3bob3) on Twitter。 myuheさんの記事を参考にして、自分がフォローさせていただいている40名の人たちの分布を見てみたいと思います。 まずはフォロー数、被フォロー数、つぶやきの数のデータを吸い出して、分析用に整える。 library(twitteR) init <- initSession("bob3bob3", "**********") followlist <- userFriends("bob3bob3",init) size <- length(followlist) follow <- follower <- status <- numeric(size) name <- character(size) for (i in 1:size){ follow[i
1. 財布にやさしい Rを使ったデータマイニング ~「安い、早い、上手い」の工夫~ 簗島 亮次 (ヤナシマ リョウジ) Twitter ID:yanashi はてなID:yanashi 3. 来歴(Rを使った経歴) • RSCTC Discovery Challenge2010 (Random Forest、gmodels, Revolution R) – 遺伝子発現データの解析コンテスト – 順位:3位 • リコメンデーションコンテスト2009 (kernlab, igraph, lda) – チームラボという会社が主催しているサグールテレビ のデータを用いたマイニングのコンテスト – 順位:1位 • 国際論文 (Bioconductor内のパッケージ) – Frontiers in Neuroinformatics誌
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The rpy2 site has moved to https://rpy2.bitbucket.io. You will be redirected in 15 s econds. About rpy2 is an interface to R running embedded in a Python process. The project is mature, stable, and widely used. Source and installation Released source packages are available on PyPi. Installing should be as easy as pip install rpy2 The source code is also in a public repository on bitbucket. Documen
オープンソースの統計解析言語「R」の商業ベンダー、米Revolution Analytics(旧社名;REvolution Computing)は5月6日(米国時間)、社名変更と今後の計画を発表した。R言語を利用したデータ解析ソリューションの提供とコミュニティ活動の本格化に向けて本腰を入れる。 Rはニュージーランドのオークランド大学で生まれた統計解析向けのプログラミング言語。1996年に発表され、GPLの下で公開されている。2007年にREvolution Computingが立ち上がり、米Intelの投資部門Intel Capitalなどの支援を受けて、商業化に向けて取り組んできた。 今回、社名をRevolution Analyticsに変更し、本格的に商用化を進める。現在、主力製品として有料のエンタープライズ版「Revolution R Enterprise」と無料のコミュニティ版「R
5月9日(日)に、Rの勉強会「Tsukuba.R#7」が開催されました。 Tsukuba.Rは、奇数回を都内、偶数回をつくばで行うのが慣例となっており、第7回の今回は東京大学理学部での開催となりました。今回は初の試みとして、スピーカー12人全員が各10分のLT形式で発表するという「LT祭り」を行いました。Ustreamの録画とともに、各セッションの内容を簡単にご紹介します。 1.wakutekaさん「Beautiful woRld」 最初は今回の主催者の一人であるwakutekaによるBeautiful woRldです。Rに興味を持ったばかりの方やR初心者の方に向けて、Rの簡単な説明からその利用法、そしてRに関する様々なウェブリソースの紹介やその活用法について話しました。 初心者には取っ付きづらいこと、Rという単語そのものが検索しづらいこと、まだまだ利用者が多くないことなどを克服するため、
@syou6162 RT @yag_ays: 今週末5/9に東大でTsukuba.Rやります.まだまだ参加歓迎なのでRに少しでも興味ある方はぜひいらしてください! http://wiki.livedoor.jp/syou6162/d/Tsukuba.R%237 2010-05-06 22:45:38
「R言語による時系列分析」を、第4回R勉強会@東京 (2010/04/24) で話してきました。 第4回R勉強会@東京(Tokyo.R#04) : ATND 双方向形式の進行で質疑応答も含め80分で行いました。 私の双方向形式の講義進行で発言・質問して下さった方々、懇親会で話せた方々、どうもありがとうございました。資料、ソースコード、実行結果を以下に記載します。 講師資料 [R勉強会][データマイニング] R言語による時系列分析View more presentations from Koichi Hamada. AGENDA 自己紹介 時系列分析とは データ操作 モデル 確率密度 期待値と分散 ARモデル ARMA/ARIMAモデル ARFIMAモデル ARCHモデル 最後に 資料中リンク 今回の資料アップではPowerpointの資料をキレイにSlideShareにアップする方法を行っ
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