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データ解析といえばPythonやRを使うことが多いが、Rubyでも簡単なデータ解析は行うことができる。 Rubyでデータフレーム(Excelのスプレッドシートのようなデータ構造)を扱うには、Daru というライブラリが利用できる。作者の@v0droさんはRubykaigi 2016でも登壇してDaruについて発表していて、公演の様子はこちらで見ることができる。 この記事では、Daruの基本的な使い方を紹介する。 必要な機能を全部書くと量が多くなるので、最小限の利用例のみ書いていく。 環境 Ruby2.3.1 daru 0.1.4.1 Gemfileに gem "daru" と書いてbundleすればOK。 以後、require "daru" を行ってから実行する データ構造 dataframeは2次元配列のような構造で、Daru::DataFrame という名前のクラスになる。 dataf
いつもはpythonで使っているjupyterだけど、他の言語もサポートしているというので入れてみました。 - A) ruby - B) R - C) nodes - D) go 結果、・・・、同じディレクトリにpython, ruby, R, go, nodejsの.ipynbファイルがあると混乱しますね(笑)。 jupyterインストール まずはjupyter本体(&python3)インストールから(インストール済みの人は飛ばしてください) /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" brew install python3 pip3 install jupyter
This talk was presented at Ruby Kaigi 2016, Kyoto. It is a small demonstration about the capabilities of daru and what it is capable of so far. By the end of the talk I have also given a small demo. The notebooks of this talk can be found at this link: https://github.com/v0dro/talks/tree/master/Ruby%20Kaigi%202016
ITOCが研究分野として取り組む機械学習において、その調査の一環として、プログラミング言語Rubyにおける科学技術計算分野の環境改善への取り組みに協力しています。 Rubyを使った、集計・可視化・統計分析・解析・(機械学習)等に興味をお持ちで、それら機能の改善活動に「協力してみたい」「意見交換したい」「いち早く情報を知りたい」という方は以下のサイトからご登録ください。 SciRuby-jpへの参加方法 https://sciruby-slack.herokuapp.com/ へアクセスして自分のメールアドレスを登録 招待メールが届きます(メール文中のリンク[Join team]から以下のサイトへログイン) https://sciruby.slack.com ※最初に名前とメールアカウント、パスワードの登録が必要です ※https://sciruby-jp.herokuapp.com/→ht
Excluded: Outdated nmatrix dependency, Last update 2014-05-18, Outdated dependencies
新年あけましておめでとうございます。 このブログは、株式会社ネットワーク応用通信研究所のメンバーが技術的な情報を発信するために立ち上げました。 筆者の思いつきではじめたので、とりあえず非公式という扱いです。 第一回は、Rubyによる重回帰分析について紹介します。 概要 重回帰分析は、ある変数(目的変数)の値を、他の複数の変数(説明変数)の値から予測する方法です。 今回は、重回帰分析を使って、真・女神転生に登場する悪魔の「防御」パラメータの値を予測してみたいと思います。 真・女神転生では、悪魔は力・知・魔・体・速・運といった基本パラメータを持っており、これらに基づいて他のパラメータの値が決定されます。 例えば、「命中」パラメータは「(力 / 4) + 速」という計算式によって決定されます。 ところが、「攻撃」パラメータや「防御」パラメータの計算式については明らかになっていません。 そこで、重
背景 先日、RubyKaigi 2015 に参加してきました 終了後、↓のような感想エントリを読んで、そうだよなーと思いました RubyKaigi 2015(3日目) ただのにっき ところで今回のRubyKaigiで「あ、これはまずいな」と思ったことに「機械学習系の発表がひとつもなかった」点がある。昨日のパーティでも話題にあげてみたところ、危機感を抱いている人は少なからずいた印象だけど、根っこをたどると数値演算ライブラリの整備をずーっと放置してきたことがあるだろう。気がつくと数値演算方面ではPythonに大きく水をあけられていて、いまやその応用である機械学習では(LLの中では)Pythonの独壇場だ。Webアプリケーションの分野で一世を風靡した気になってる間に、いま一番ホットな領域がまったく話題にならない言語になってしまった。 というわけで、Ruby でデータセットを弄る Gem ってのが
はじめに アトラクターは物理の世界から出てきたトピックで、今も活発に研究が続いているようです。その中でもストレンジアトラクターと言われるものは身近な存在で、見た目が面白いのでスクリーンセーバーなど色々なところでみるかと思います。この記事ではnyaplotとrb-gslを使ってStrange Attractorの内いくつかを作ってみます。Nyaplotについてはこのブログ記事をご覧ください。 記事中のコードは全てこちらのノートブックでご覧いただけます。 準備 必要なgemをインストールします。nyaplotはgem install nyaplotでインストールできます。必須ではありませんがgem install nyaplot-utilsでnyaplotの補助ライブラリがインストールできます。 また、rb-gslのインストール方法についてはこちら、IRubyのインストール方法についてはこちら
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