TsukubaR#8主催 & 「俺のUseR!解説が45分でわかるわけがない」を発表してきた - 糞ネット弁慶
というわけで、産業総合技術研究所@つくばでTsukuba.R#8をやってきた。 Tsukuba.R#8 - Tsukuba.R - Seesaa Wiki（ウィキ） 今回は@toddler2009さんことカーネル多変量解析―非線形データ解析の新しい展開 (シリーズ確率と情報の科学)の赤穂昭太郎様をお招きしつつ、会場までご用意していただきました。 録画したUstreamはこちら→http://www.ustream.tv/recorded/9672856 僕のスライドはこちら。今回は「漫画などのネタ画像を使わずに面白いの作れ」とある方から言われたのでネタ画像抜きで作ったら非常に時間がかかって泣いた。 useR!2010 matomeView more presentations from ybenjo.スライドにも書きましたが、UseR!で日本人がもっと発表するようになれば面白いと思います。
パターン認識 (Rで学ぶデータサイエンス 5) - 朱鷺の杜(IBIS)ブログ
R については以前にも少し触れたことがありますが、最近 R に関する本が雨後の竹の子のようにたくさん出てきてどれを選んだらいいかよくわからない状態です。 そんな中、共立から最近出た パターン認識 (Rで学ぶデータサイエンス 5) を入手しましたので紹介します。 著者の金森、竹之内、村田の３氏は統数研の江口先生と共に U-divergence を用いたブースティングで有名で、私も個人的に知り合いです。 本には当然ブースティングも入っていますが、クラスタリング、判別分析、ロジスティック回帰、k-近傍法、LVQ, 決定木、SVM などの機械学習の基本的なアルゴリズムが網羅されています。 このシリーズがややこしいのは、既刊にマシンラーニング (Rで学ぶデータサイエンス 6)というのもあることで、こちらは統計や平滑化などの著書で有名な辻谷 将明,竹澤 邦夫両先生の著によるものです。 SVM とニュー
SIR(重点サンプリング)を簡単な例で - yasuhisa's blog
木曜だと思っていたゼミが明日だということにさっき気がついてあたふたと準備をしています。。。 担当している箇所はパターン認識と機械学習 下 - ベイズ理論による統計的予測の11.1.4の重点サンプリングと11.1.5のSIRです。重点サンプリングのところは去年研究室の先輩と勉強会をやっていたときのちょっとしたコードが書き残していました。 Example of importance sampling - yasuhisa's blog 今年はガンマ分布のサンプリングから分布のモーメントを推定するというのをやってみます。分布の一次モーメント(=平均)は自由度と一致します。ということでここでは、自由度を10としてみます(特に意味はない)。ガンマ分布のパラメータを適当に決めてあげて、密度関数をそれぞれplotしてみると以下のようになる。あんまり似てないかもだけど、まあいいじゃないですか。 書くための
Google's R Style Guide
R is a high-level programming language used primarily for statistical computing and graphics. The goal of the R Programming Style Guide is to make our R code easier to read, share, and verify. The rules below were designed in collaboration with the entire R user community at Google. Summary: R Style Rules File Names: end in .R Identifiers: variable.name, FunctionName, kConstantName Line Length: ma
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