Incanter: Statistical Computing and Graphics Environment for Clojure
Incanter is a Clojure-based, R-like platform for statistical computing and graphics. Incanter can be used as a standalone, interactive data analysis environment or embedded within other analytics systems as a modular suite of libraries. Features Charting & visualization functions Mathematical functions Statistical functions Matrix & linear algebra functions Data manipulation functions Interactive,
統計的自然言語処理エンジンStaKK - nokunoの日記
統計的自然言語処理エンジンStaKK を開発しました。nokuno’s stakk at master - GitHub 以下、READMEからの引用です。 現在の機能 かな漢字変換 予測変換 または サジェスト スペル訂正 形態素解析 HTTPによるAPIサーバ Trieの直接操作現在は、StaKK は辞書として Mozc （Google日本語入力のOSS版）のデータを使っています。 リバースモードについてStaKK はノーマルモードとリバースモードの2つのモードを持っています。 ノーマルモードでは、かなを入力し、単語（主に漢字）を出力します。 リバースモードでは、単語を入力し、読みや品詞を出力します。これらの2つのモードの応用例をまとめると、次の表のようになります。 機能 ノーマルモード リバースモード Convert かな漢字変換 形態素解析 Predict 予測変換 検索ワードのサ
プログラミングのための確率統計 in Haskell
こんな表のことを確率分布といいます。サイコロをふったときに起こるイベントの確率、たとえば「偶数の目が出る」確率を調べることは、この確率分布からこんな別の確率分布への変換だと考えられます。 この変換は、具体的にはこんな対応です。P(偶数) = P(2) + P(4) + P(6) P(奇数) = P(1) + P(3) + P(5)P(X)がイベントXに対する確率を表しているわけですが、Pを「イベントの集合から[0,1]区間の実数への関数」だとみなすこともできます。確率分布から確率分布への変換は、関数に対する演算でもあるわけです。確率分布を連想リストで表せば、高階関数や代数型を使って、この変換をモデル化できそうです。 以前、このアイデアをSchemeで試してみたことがありました。当時は、そもそも確率についての理解が今よりもいっそうあやしかったし、実装もちゃちでしたが、このアイデアが特別なもの
Hacking is believing@itoshi.tv - 最もタメになる「初心者用言語」はRです
二階堂愛 (Itoshi NIKAIDO) が綴る Hacking is beliveing な日常_ 最もタメになる「初心者用言語」はRです 最もタメになる「初心者用言語」まとめ (リンクされた，THX) うっかりTwitterで乗りおくれた! 最もタメになる「初心者用言語」は R。ってもう誰か書いた?とかつぶやいたら， @dritoshi 書いて！って言われたので，ムリがあるけど俺，がんばった． R Lispを父にSを母に持つ統計解析言語 筋は悪くないよ．CLOSから取り入れた総称的関数が大活躍だし．なのにカッコカッコしてない! もちろんオブジェクト指向プログラミングもできるしユニットテストもあるよ．統計言語だからデータ構造も豊富! ガベコレもあるよ．無名関数もあるよ．例外処理，遅延評価，関数クロージャ，再帰もできるし，自在にベクトル計算ができるから複雑なループを作らなくてもいいよ．
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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Data Sorcery with Clojure
Although there were not many updates to the blog in the last years, Incanter’s development still happens with contribution of many people. As result of this, I just pushed 1.9.3 release to Clojars. This release includes several fixes in the charts library, makes Incanter completely compatible with 1.9.0 (Incanter itself still lists 1.8.0 as dependency), plus some other fixes, listed at changelog.
EMアルゴリズムによるスペル訂正エンジン - nokunoの日記
以下の論文が面白かったので紹介したいと思います。Learning a Spelling Error Model from Search Query Logs Noisy Channel Modelによるスペル訂正エンジンスペル訂正には標準的なNoisy Channel Modelを使うことができます（最近は識別モデルも流行りのようです）。A Spelling Correction Program Based on a Noisy Channel ModelNoisy Channel Modelでは、入力が与えられたときの訂正候補の確率を以下のようにモデル化します。言語モデル はコーパスやクエリログから単語N-gram、文字N-gramなどを推定し、スムージングして利用することが一般的です。エラーモデル は入力と出力候補の編集距離をもとに計算することが多いです（他に共起頻度やクリックログを利
Commons-Math
Math Overview Downloads Latest API docs (development) Javadoc (4.0-beta1 release) Javadoc (3.6.1 release) Issue Tracking Source Repository (current) Wiki Developers Guide Proposal User Guide Contents Overview Statistics Data Generation Linear Algebra Numerical Analysis Special Functions Utilities Complex Numbers Distributions Fractions Transform Methods Geometry Optimization Curve Fitting Least Sq
東京工業大学 工学入門講座 オンライン版 - 科目一覧
差分法の入門的な部分から始まり、流体方程式の基礎となる移流方程式、拡散方程式を差分法で解く手法を学ぶ。安定性解析により、数値的に発散しないための条件を理解することができる。非線形方程式であるBurgers方程式やPoisson方程式も含めて、これらの1次元方程式を解く Java のアプレットを実行することで数値計算をインタラクティブに実行することができる。 流体工学で最もよく現れる非圧縮性流体をシミュレーションするために、基礎編で学んだ方程式を2次元計算する手法を学ぶ。各章にC言語プログラムと Java アプレットが用意されていて、パラメータを変えて実行するなどが可能である。Linuxの X-Window環境があれば、C言語プログラムを実行し、よりプログラムの詳細を理解することができる。最終章の物体周りの流れの計算では、物体を任意に置くことにより、カルマン渦列を始め、さまざまな流れをインタ
海外のRの情報源 - yasuhisa's blog
Tokyo.Rに参加してきて、色んな人とお話させてもらったけど、結構Rを使いこなしているなぁと思う人が多いというのが第一印象だった(やってる内容とか悩んでいる問題とか)。が、悩んでいる問題を解決する術がすでに存在しているにも関わらず英語なので、その人たちに情報が伝わってないっていうのが結構あるなぁというのを感じた。日本語で誰かがBlogとかでキャッチアップするとしても結構タイムラグがあるし、(最近多くの本が出ているとは言え)本になるのを待っていたら数年単位でしか情報を得ることができない。というわけで結論としては「英語のリソース読め!!!」ってことになるんだけど、自分も最初はどこ読めばいいかとかよく分からなかったなぁと思ったので、自分が読んでる英語で書かれているRの情報源になっているところを列挙していこうと思います。 僕はIRCとかは使ってないので、その付近はよく分からないのと他にもまだまだ
Home · incanter/incanter Wiki · GitHub
Dismiss Join GitHub today GitHub is home to over 28 million developers working together to host and review code, manage projects, and build software together. Sign up Overview Getting started with Clojure Getting started with Incanter Documentation and examples Building Incanter Dependencies Overview and motivation Incanter is a Clojure-based, R-like statistical computing and graphics environment
ベイズ理論 - yasuhisa's blog
同時確率、条件付き確率からベイジアンアップデートまで。パラメトリック、ノンパラメトリック(データサイズが増えるにつれて、パラメータ数が対数オーダーで増える)のところは初めてだとたぶんわけわからないところで、ちょっと前で説明してみたけど、若干でしゃばりすぎた気がする。どうするべきかちょっと迷うところではある。難しい。 ベイジアンな考え方は、自分もちゃんと理解するまで3ヶ月はかかったので(パラメータの事前分布ってなんですか!!とか)、今日初めてという人はたぶんわけわからなかったかもなーと(宗教なので、最初は受け入れ難いものなんですよ、きっと)。コインの例のやつは、自分も最初よく分からなかったので、Rで事後分布がupdateされていく様子とかをRで書いたりしていました。 ベイズの事後分布と事後予測分布を出してみた - Seeking for my unique color. FSNLPの例は分か
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10分で分かるRパッケージの作り方
多倍長整数の乗算を高速に行うアルゴリズムを、カラツバ法から始めて、最終的に高速フーリエ変換を用いた乗算に至るまでを解説しました。
JIN'S PAGE
R、R言語、R環境・・・・・・ Rのダウンロードとインストール リンク集 題名 Chap_01 データ解析・マイニングとR言語 Chap_0２ Rでのデータの入出力 Chap_03 Rでのデータの編集と演算 Chap_04 Rと基本統計量 Chap_05 Rでの関数オブジェクト Chap_06 Rでのデータの視覚化(1) Chap_07 Rでのデータの視覚化(2) Chap_08 Rでのデータの視覚化(3) Chap_09 GGobiとデータの視覚化(Rgobi) Chap_10 Rと確率分布 Chap_11 Rと推定 Chap_12 Rと検定 Chap_13 Rと分散分析 Chap_14 Rと回帰分析 Chap_15 Rと重回帰分析 Chap_16 Rと一般化線形モデル Chap_17 Rと非線形モデル Chap_18 Rと判別分析 Chap_19 Rと樹木モデル Chap_20 WEK
行列Tips大全 - 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 です行列に関する Tips 大全 行列に関する操作は、R をマスターする基本です。関連する Tips を脈絡なくできるだけ集めたいと思います。お気づきの正統派・裏技テクニックを お寄せください。一部重複はむしろ好ましいと思います。 要素ベクトルを与えて行列を作る > m <- matrix(x, nrow=i, ncol=j, byrow=TRUE, dirnames=z) # 一般形 nrow, ncol の一方だけを与えると(可能な限り) x のサイズから、もう一方が暗黙のうちに決定される x の長さが行列のサイズに足りないと、最初からりサイクル使用される > mm <- matrix(1:12, nrow=3, ncol=4) > mm <- matrix(1:12, nrow=3)
紫ログ:GaucheでR風に行列演算を記述する - livedoor Blog（ブログ）
【C.M.ビショップ「パターン認識と機械学習(PRML)」読書会の情報はこちら】 行列に関する操作は、R をマスターする基本です。関連する Tips を脈絡なくできるだけ集めたいと思います。お気づきの正統派・裏技テクニックをお寄せください。一部重複はむしろ好ましいと思います。 PRMLに出てくるアルゴリズムを実装するには行列演算が書きやすくないと辛いので、Rの記法を参考にしながら試行錯誤中。 夢見ている書式仕様 matrix(): 要素ベクトルを与えて行列を作る： matrix(1:12, nrow=3, ncol=4) → (%matrix (iota 12 1) :nrow 3 :ncol 4) → (%matrix (%: 1 12) :nrow 3 :ncol 4) matrix(1:12, nrow=3) # 自動的に ncol=4 とされる → (%matrix (%: 1 1
はてなブログ | 無料ブログを作成しよう
織田信長 ぼちぼち、元気にやっています。少し薬にも慣れた...んかなぁ。相変わらず食べられないけど。朝、指がこわばって文字なんて入力できなかったけど、それはほぼなくなった。関節もどこも痛くない。薬効いてきたんやろな。 で、ブログを書こうと言う気がまた起きてきた。 …
統計処理ソフト R 入門 講習会資料
講習会の目的 本講習会は， R についての自習の基盤をつくることを目指します。 たとえ初心者向けの数時間の入門講習でなく１年間の毎週の演習授業であっても，R に関してすべてを説明するのは不可能だと思われます。 R の世界は，縦にはそこそこ深く，横には果てが見えないほど広いです。 CRAN に登録されている R のパッケージは 1000 を超えました。 よって，受講者の幅も広いことですし，受講者各自にとってぴったりな統計解析の実用的な解説をするのはあきらめて， 各自が必要に応じて情報を探し，見つけたものを難なく活用できるようになること，を目標にしました。 ここに自分の求めている分析手法や作図法などの答えがあるとは期待しないで下さい。それは帰ってからのあなたの楽しい仕事です。 R の利用と R 言語 R の根幹は R 言語のインタプリタであり，ユーザはR言語を駆使することでRを操作します。 S
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