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Description When testing code, it is not sufficient to check that results are correct, but also that errors or warnings are signalled in appropriate situations. The functions described here provide a convenient facility for doing so. The three functions check that evaluating the supplied expression produces an error, a warning or one of a specified list of conditions, respectively. If the assertio
numpy.polyfit# numpy.polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None, cov=False)[source]# Least squares polynomial fit. Note This forms part of the old polynomial API. Since version 1.4, the new polynomial API defined in numpy.polynomial is preferred. A summary of the differences can be found in the transition guide. Fit a polynomial p(x) = p[0] * x**deg + ... + p[deg] of degree deg to points (x
Initialization at Start of an R Session Description In R, the startup mechanism is as follows. Unless --no-environ was given on the command line, R searches for site and user files to process for setting environment variables. The name of the site file is the one pointed to by the environment variable R_ENVIRON; if this is unset, ‘R_HOME/etc/Renviron.site’ is used (if it exists, which it does not
Vega is a visualization grammar, a declarative language for creating, saving, and sharing interactive visualization designs. With Vega, you can describe the visual appearance and interactive behavior of a visualization in a JSON format, and generate web-based views using Canvas or SVG. Version 5.29.0 Vega provides basic building blocks for a wide variety of visualization designs: data loading and
Incanter is a Clojure-based, R-like statistical computing and graphics environment for the JVM. At the core of Incanter are the Parallel Colt numerics library, a multithreaded version of Colt, and the JFreeChart charting library, as well as several other Java and Clojure libraries. The motivation for creating Incanter is to provide a JVM-based statistical computing and graphics platform with R-lik
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,
Description Density, distribution function, quantile function and random generation for the logistic distribution with parameters location and scale. Usage dlogis(x, location = 0, scale = 1, log = FALSE) plogis(q, location = 0, scale = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) qlogis(p, location = 0, scale = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) rlogis(n, location = 0, scale = 1) Arguments
Viral Shah, Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Alan Edelman 2012年2月14日(火) 端的に言えば、僕らは欲張りだからだ。 僕らはMatlabのパワーユーザーだ。LispハッカーやPython使いやRuby使いもPerlハッカーもいる。髭が生える前からMathematicaを使っていたのもいるし、未だに髭が生えてない仲間もいる。常識的な人にはオススメしないくらい多くのグラフをR言語で描いてきた。そしてC言語は僕らのユートピアだ。 いま挙げた言語は大好きだ。どれも素晴らしいしパワフルだけど、科学計算、機械学習、データ・マイニング、大規模な線形代数演算、分散・並行コンピューティング、といった僕らがやるようなものにはどれも一長一短で、仕事に完璧にはまる機能もあれば何とも使い物にならないものもある。どれもトレード・オフなんだ。 僕らは欲張り
今回の記事は、前職消防士でゼロからプログラミングを始めた超未熟者の私が、異常検知ライブラリを作った話です。 なぜ作ったか マインド的背景 消防士を辞めてエンジニアに転職してから1年、いろんな技術に触れました。TensorFlow、scikit-learn、Dockerなどなど、必死になって使い方を覚えました。しかしだんだん、「これ、コマンド覚えてるだけで自分に何も技術身についてなくない?」という疑問や焦りが湧いてきて、自分は便利なツールを使いこなせるようになりたいんじゃなくて、いつの日かみんなが使って便利なツールを作る側になりたいんだ、ということに気づきました。そのような思いから今回初めてライブラリを作り、公開してみました。 データサイエンス的背景 世の中は時系列データで溢れています。ビジネスの場において、データの何かしらの変化の兆候を捉えて、いち早く意思決定をしたいという場面がよくありま
トレンド(世界):すべての国/過去12か月/基準としたキーワードを外さずに数値を取得 トレンド(日本):日本/過去12か月/基準としたキーワードを外さずに数値を取得 公式サイト:Interactive JavaScript charts for your webpage | Highcharts デモサイト:Demos / Stock Demos / Maps Demos / Gantt Demos GitHub:https://github.com/highcharts/highcharts npm:https://www.npmjs.com/package/highcharts CDN:https://code.highcharts.com/highcharts.js ライセンス:商用利用は有償、非営利向け無料ライセンスあり(詳細後述) 推薦しておきながら入門記事も少なくてとっつきにく
If you've ever conducted a statistical analysis, you might’ve spent hours thinking about which variables to include and the impact each would have on the outcome. But to ensure the model itself is accurate, shouldn’t someone measure the measurers? In the early 1950s, a young Japanese scientist named Hirotugu Akaike asked this simple but crucial question. More than two decades of research later, he
赤池 弘次(あかいけ ひろつぐ、1927年11月5日[1] - 2009年8月4日[2])は、日本の数理統計学者。1970年代に確立した赤池情報量規準(AIC)で知られる。統計数理研究所所長。2006年京都賞受賞者(基礎科学部門)[3]。 1927年、静岡県にて生まれた[1]。1945年、海軍兵学校(75期)を卒業し、第一高等学校に入学。1948年、第一高等学校を卒業。同年4月に東京大学理学部に入学し、数学を専攻した。1952年、東京大学理学部数学科を卒業。 卒業後は、1952年4月より統計数理研究所に入った(文部技官)。1961年、学位論文『間隔過程の統計的管理について』を東京大学に提出して理学博士号を取得[4]。1962年より統計数理研究所第一研究部第二研究室長、1973年より同研究所第五研究部長、1985年より同研究所予測制御研究系研究主幹を務めた。1986年、統計数理研究所所長に就
logical. If TRUE (the default), warn if the length or dimensions of STATS do not match the specified dimensions of x. Set to FALSE for a small speed gain when you know that dimensions match. Details FUN is found by a call to match.fun. As in the default, binary operators can be supplied if quoted or backquoted. FUN should be a function of two arguments: it will be called with arguments x and an ar
Online Nonlinear SVM for Large-Scale Classification Online Nonlinear Support Vector Machine for Large-Scale Classification Yuh-Jye Lee Joint work with Y.-C. Tseng and I.-F. Chen Lab of Data Science and Machine Intelligent Dept. of CSIE@TaiwanTech. 2014 Statistics and Machine Learning Workshop September 11, 2014 Yuh-Jye Lee Joint work with Y.-C. Tseng and I.-F. Chen Online Nonlinear SVM for Large-S
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