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Excelでランダムフォレスト(Random Forest)したっていいじゃないか、にんげんだもの - My Life as a Mock Quant
この記事はマルチポストなアドベントカレンダー記事なんだ、すまない諸君この記事は R Advent Calendar 2013 : ATNDの27日目の記事で、26日目は@berobero11氏で「RStanで『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた」でした。とても参考になる有用な記事ですね。また、 F# Advent Calendar 2013 - connpassの25日目の記事でもありまして、こちらの24日目はなんと世界のF#perであらせられる@tomaspetricek師匠の「Advent Art：北斎の絵を生成する - Tomas Petricek」でした。グルの後に記事を書かなければいけないなんてgkbrですね。そして、この記事はRとF#のアドベントカレンダーにマルチなポストの記事です、はい。全力でレベル下げる方向で頑張ります。はじめに
labunix 2013/12/25
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美しいペアプロット図を簡単に作る - My Life as a Mock Quant
美しい描画を行うためのパッケージとして有名なggplot2の仲間？にGGallyパッケージなるものがあるらしく、その中のggpairs関数を使うとふつくしいペアプロットが楽に作成できる。できるのはいいんだが、この関数を使ってplotする際のフォントサイズ変更方法がググってもマニュアル読んでも出て来なかったのでメモっておく。例のごとく、パッケージは install.packages("GGally") でインストールしておく。肝心のフォントサイズの変更については、結論としてparams引数にlistとして入れればよく、各種フォントサイズについては size:散布図の点のサイズ（今回は使用してない） labelSize:各項目（列名）の文字サイズ corSize:相関値の文字サイズと対応しており、これらを所望のサイズに設定してやればOKだ。*1 実際にPLOTしてみると以下のような感じ
labunix 2013/04/13
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EMアルゴリズムによる混合分布のパラメーター推定の解析計算＆実装例 from 「Rによるモンテカルロ法入門」 - My Life as a Mock Quant
問題設定 R言語の書籍「Rによるモンテカルロ法入門」のEMアルゴリズムに関連した「練習問題5.14」をpthonの練習がてらEMアルゴリズム構築までの数式もメモりながら解いてみたというお話。問題設定としてはという混合分布(分布から確率、分布から確率でサンプリング)から個サンプリングした状況を考えて、このパラメーターをEMアルゴリズムで推定するというもの。機械学習の分野でいう所の「教師なし２クラス分類」に該当する（たぶん）。グラフを使ってもうちょっとちゃんと説明しておくと、実際に観察された青い棒グラフで示されているデータは赤色のグラフで示されているからのサンプルなのか、それとも緑色のグラフで示されているからのサンプルなのかを識別するための閾値的な量になっているというパラメーターを推定してましょうと、そして、既存のデータはのどちらの分布から来た可能性が高いのかを判断しましょうとそういう問
labunix 2012/09/10
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