R at Microsoft
Revolutions Milestones in AI, Machine Learning, Data Science, and visualization with R and Python since 2008 I was honoured to be the presenter at last night's meeting of SURF, the 11th largest R user group worldwide. The topic of my presentation was "R at Microsoft", where I described how Microsoft has enthusiastically embraced R for internal use (such as for Azure capacity planning, and Xbox gam
Julia入門
4. 誰がなぜ作ったか • I'm a data scientist and applied mathematician. I've previously worked at Akamai, Citrix Online, Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Viral Shah, Alan Edelman and Etsy. • Matlabユーザ、Lispハッカー、Rの描画 • We want the speed of C with the dynamism of Ruby • Cのように速く、Pythonのように使えるやつで、Rubyのように易し く…Perl…MatLab… • We want to write A*B and launch a thousand computations on a thousand machines, calculati
Revolution Analytics joins Microsoft
Revolutions Milestones in AI, Machine Learning, Data Science, and visualization with R and Python since 2008 by David Smith, Chief Community Officer On behalf of the entire Revolution Analytics team I am excited to announce that Revolution Analytics is joining forces with Microsoft to bring R to even more enterprises. Microsoft announced today that it will acquire Revolution Analytics. Now, Micros
「R for Cloud Computing」の紹介
最高の統計ソフトウェアはどれか？ "What’s the Best Statistical Software? A Comparison of R, Py...ケンタ タナカ
R言語で統計解析入門： 目次1 テクニカルデータプレゼンテーション 梶山 喜一郎
Technical Data presentation in R コピペで学ぶ Rでテクニカルデータプレゼンテーション １．基礎統計解析編 グラフィックス・リテラシ－教育: 「図学 I ・図形情報 I ・統計学」科目 修了後のコースウェア 福岡大学工学部図学教室 梶山 喜一郎 ・つまみ食いで，学習しないように願います． ・データの可視化を体系・系統だったスキルにするために順を追って学習する． ・統計ブームに乗っている学習者も先人に感謝の気持ちを．さらに， ・確かなスキルにするために，教科書・解説書を理解し，Rスクリプトで確認． A. はじめに--ここは統計・解析の必要を味わった後で読めばよい まず，統計の手続きを実行する．慣れたら統計的に考えよう． 学校の統計学を復習--買った教科書とノートをまた読むだけ a. 測定と尺度 Measurement and scale b. 記述統計学の
RStudioから使えるR Markdownで日本語のPDFを作成する - りんごがでている
RStudioではRの実行結果を埋め込んでドキュメントやレポートを作成するのにLaTeXベースのものとMarkdown(の亜種のR Markdown)ベースのものが選べるのですが、R Markdownから日本語を含んだレポートをPDF化するのに手間取ったのでその方法を記述します。 私の環境はMac OS X Mavericksですが、他の環境でも共通する点はあると思います。 準備 まずMarkdownをLaTeXにするPandocとLaTeXの処理系(XeLaTeX)が必要です。 恐らくPandocに関してはRStudioに同封されているので問題無いと思います。 LaTeXの処理系に関してはMacTeXを利用するのが最も手早いです。しかし、2GB以上もある巨大なファイルをダウンロードし、インストールする羽目になるので、コアだけを集めたBasicTeXでも十分です。 BasicTeXをインス
非公開サイト
サイトの構築。作品の販売。ブログの投稿。この他にもさまざまな機能があります。 ログイン サイトをはじめよう 非公開サイト このサイトは現在プライベート設定になっています。
ef-prime, inc.
R AnalyticFlow ウェブサイトに移動します。 自動的に移動しない場合は リンクをクリックするか、ブラウザのアドレスバーに 直接 "r.analyticflow.com/ja/" と入力してください。
無料統計ソフトEZR (Easy R)
******** Click here for English version ******** EZR論文の引用回数が2023/11/29に1万回を超えました!! 2024年4月1日 EZR version 1.65公開 【重要】 EZR Ver 1.60からバージョン 4.20以降のRを使用しています。Rは4.20から標準の文字コードとしてUTF-8を使用するようになったため、従来のWindows形式の日本語を含むファイルがうまく読み込めない場合があります。対応方法についてはFAQを参考にしてください。また、32ビット版は廃止されました。 EZRのグラフのサンプル (棒グラフ、Waterfall plot、累積発生率の積み上げグラフ サブグループ解析のforest plot、Swimmer plot、current survival CONSORTダイアグラム、サンキーダイアグアム)
Java R Interface (JRI) を用い 統計解析環境 R を Java から使用する - hamadakoichi blog
統計解析・データマイニング環境の R を Java から使用する方法を以下に紹介する。 現在、RをJavaで使用する方法に関する文献は非常に少ないが参考サイトをまとめたものも下部に記述する。 rJava というPackageに含まれている Java R Interface (JRI) を用い R をJavaから呼び出すことができる。 ※rJava: Download: http://www.rforge.net/rJava/files/ SVN: svn://svn.rforge.net/rJava/ ※以下、Eclipse 3.4.2の環境を例に説明する。 ※また、Eclipseで R言語環境自体を使う方法はR を Eclipse で使うを参照。 統計解析環境 R のインストール・環境設定： 統計解析環境 R 自体のインストール・環境設定はR のインストール・環境設定を参照。 rJava
((Rで) 書く ((もっとRっぽい) Lisp) インタプリタ)
((Rで) 書く (Lisp) インタプリタ)の続きです。 以前の記事を見た@kohskeさんから、 環境はRの環境オブジェクトを使えば良いのでは、とアドバイスを頂きました。 やってみたら自前で環境を実装しなくて良い分簡潔になったし、より面白い使い方ができるようになりました。 コード 前回同様Gistに上げておきました。 変なところがあったら教えてください。 主な変更点は Rの環境オブジェクトを流用 Lispの関数の呼び出し方法を変更: proc(exps) から do.call(proc, exps) に 遊び方 前回と同様です。 Rインタプリタを起動してコードを読み込ませます。 repl() を実行するとLispの対話式インタプリタが起動します。 $ ls lispr.R $ R -q > source("lispr.R") > repl() lispr> (+ 1 2) 3 lisp
Dream Team - combining Tableau and R
Exploring the world of data with R, Tableau and other nice stuff About me Dream Team - combining Tableau and R Last quarter was a bit too busy to write some new blog post because of a new job. And changing the job often come along with changing the tools you work with. That was my way to Tableau. Tableau is one of the new stars in the BI/Analytics world and definitely worth a look. The people at T
Introduction of stan
This document provides an introduction and overview of Stan, a programming language for Bayesian statistical modeling and inference. It discusses Stan's motivation as a faster alternative to BUGS that compiles models to C++. Key points covered include: - How Stan models are specified using blocks like data, transformed data, parameters, model, and generated quantities. - Stan's support for scalar,
VOYAGE GROUP エンジニアブログ : Rを使ってお絵描き（アンパンマン方程式）
2011年09月16日13:03 カテゴリRネタ Rを使ってお絵描き（アンパンマン方程式） こんにちは、ECナビの水越(@Akiyah)です。 Rでお絵描きの完結編です。アンパンマン方程式というものを作ってみました。 この方程式を解くと、こうなります。 アン、アン、アンパンマーン！ Rのコードはこんな感じです。library(rgl) # パッケージの呼び出し open3d() # デバイスの起動 rgl.bg(color="#808080") rgl.light(theta = 5, phi = 5) x <- seq(-110, 110, length = 880) y <- x anpanman <- function(x,y) { s(((x )/85)^2+((y )/85)^2-1) * # face s(((x-55)/24)^2+((y +5)/24)^2-1) * # c
Renjin | The JVM-based interpreter for the R language for statistical computing
Bring the Power of R to Java Renjin is the JVM-based interpreter for the R language Seamless integration between R and Java Embed Renjin directly in your Java project as a library Zero-overhead data sharing between R and Java Pure-Java versions of CRAN and BioConductor packages Multi-threaded execution
7 Command-Line Tools for Data Science | Jeroen Janssens
Data science is OSEMN (pronounced as awesome). That is, it involves Obtaining, Scrubbing, Exploring, Modelling, and iNterpreting data. As a data scientist, I spend quite a bit of time on the command-line, especially when there’s data to be obtained, scrubbed, or explored. And I’m not alone in this. Recently, Greg Reda discussed how the classics (e.g., head, cut, grep, sed, and awk) can be used for
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Home
F# + Excel-DNA + R.NET
pbdR - Programming with Big Data in R
BUGSを使うメリット
