こちらで多次元のcloud dataを可視化するcytoSPADEのことを書いた 今日は多様体学習で2次元埋め込みをするtSNEを 資料はこちら 基本処理 データ点が多くない場合は全データ点を用いる 高次元空間でのペアワイズな点間距離を、観測データから定める 2次元(もしくはその他の下げた次元)の対応点の座標について、ペアワイズな点間距離を同様に、低次元空間での観測点から定める(ここでKL divergenceを使う:この点が別のこの点として観察される確率は?のようにして、ある点がどの点と遠いか近いかを相対的に(尤度的に)評価する) 高次元でのペアワイズ点間距離分布と低次元でのそれとの異同をペアワイズなKL divergenceをまとめたもの(和だったり、joint distributionのそれだったりとする)で測り、それが最小になるように低次元座標を求める(勾配法) 高次元・低次元の2
The knitr package provides a lot of chunk options for customizing nearly all components of code chunks, such as the source code, text output, plots, and the language of the chunk. It also offers some options at the package level to customize the knitting process. This page documents all chunk options and package options available in knitr. The default values of these options are in parentheses in
R markdownファイル(Rmd)にRのコード片(以下、chunk)を埋め込む際のオプションがたくさんあって覚えきれないから、よく使いそうなものだけでもまとめておきたい。ここで言うchunkってのはR markdownファイル中に記述することが出来る ```{r eval=FALSE, error=FALSE} opts_chunk$set(prompt=TRUE, message=FALSE) summary(cars) ``` というようなRのコード片の事で、そのオプションってのはこの例だと"eval"や"error"に該当。 opts_chunk$set(prompt=TRUE, message=FALSE) と書いた内容(prompt=TRUE, message=FALSE)に関してはグローバルな設定となるので、他のchunkには書かなくてもここで設定したものが適用される。 要
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