This document introduces ggplot2, an R package for creating graphs and plots. It discusses the core components of ggplot2 including ggplot() for initializing plots, geom for geometries like points and lines, stat for statistical transformations, and opts for setting plot options. It provides examples using the mtcars dataset to demonstrate how to create scatter plots and add regression lines using
種々の高水準作図関数を紹介する. 散布図:plot() plot() の詳しい説明は 前々節 を御覧頂きたい.ここでは,plot() への引数の与え方による出力の違いを見てみる. plot(x) ベクトル x の要素が実数ならば,x は時系列データとみなされ,横軸を自然数,縦軸をデータ x 要素とする時系列プロットが描かれる. ベクトル x が時系列データならば,そのまま時系列プロットが描かれる. ベクトル x の要素が複素数ならば,横軸を実数,縦軸を虚部とするプロットが描かれる. x が2列の行列ならば,横軸を一列目,縦軸を2列目とするプロットが描かれる. x が2次元リストならば,その要素を横軸,縦軸としてプロットが描かれる.ただし names() を使ってどちらが x なのか y なのかラベルをつける必要がある.
現在は機械学習ライブラリが充実しており、また、教師データの獲得も容易になっています。 そのため、機械学習のビジネス利用への敷居が下がっています。 予測や分類といった問題を解く際には、設定した課題に対してどのモデルが最も適しているかを評価するための指標(評価関数)が必要になります。 Kaggle(([有名なデータサイエンスのコンペティション](https://www.kaggle.com)))などでは評価指標が定まっていますが、実ビジネスで機械学習を応用する際には自ら評価指標を設定する必要があります。 しかし、適切な評価関数を選ぶのは初学者には難しく、またビジネスの問題設定、目的意識によっても異なります。 さらに、オフラインでの予測はユーザの実際の行動予測とはギャップがある 場合もあります。 [1] Data-Driven Metric Development for Online Cont
先日17日、スタンフォード大の科学哲学者、Patrick Suppes(スッピス)が亡くなられたとの報が入ってきました。享年92、ご高齢であったとはいえ、半年前にスタンフォードで行われたイベントではとてもお元気そうで、並みいる講演者を押しのけて誰よりも一番喋っていた(笑)ので、突然の知らせに驚きました。いずれにせよ、科学哲学界にとって大きすぎる損失であることには変わりません。 Suppesはいわゆる「ルネサンス型」の天才肌でした。彼が手がけた分野は、論理学、集合論、測定理論、確率の哲学、物理学の哲学、意思決定理論、言語学、心理学、脳神経科学、計算機科学など多岐にわたります。また彼はいち早く(60年代から!)、教育現場におけるコンピュータの活用に着目し終生それに携わってきた人でもあります。彼の全論文と、バイオグラフィーは彼のホームページからダウンロードできます。 私はSuppesとは直接的な
精神的にも物理的にも、もしかしたらもっとも日本に近い国や地域の1つとも言える台湾。 かつて、台湾が日本の一部だった時代には、後藤新平が近代的な上下水道を完成させ、八田與一(はった よいち)が烏山頭ダム(うさんとうダム)と用水路を建設するなど、目覚ましい発展を後押ししていた経緯があります。 また、現在でも残っている「拓殖大学」は、台湾を開拓するための人材を育成する教育機関として開校された大学で、数多くの日本人エリートが海を渡り当時の台湾の発展に寄与してきました。 そんな日本に最も近いといえる台湾ですが、台湾の事に詳しくない方は「麺線(めんせん)」というと、どんな料理か想像がつかないかもしれません。 麺線とは、ソーメンを蒸した細い麺を温かいとろみがあるカツオダシが効いたスープで煮込んだファストフードの1つ。 台湾にはたくさんの麺線を販売する店舗や屋台があり、場所によって様々な味付けや具があるほ
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