彼女に振られないための変化検知入門 - Speaker Deck
R の changepoint パッケージの使い方についてです。 第66回R勉強会＠東京（#TokyoR）発表資料 https://atnd.org/events/92993
Welcome | R for Data Science
This is the website for the first edition of “R for Data Science”, published January 2017. This book is now out-of-date and instead we recommend the 2nd edition at http://r4ds.hadley.nz/ which was published in June 2023. R4DS teaches you how to do data science with R: You’ll learn how to get your data into R, get it into the most useful structure, transform it, visualise it and model it. In this b
Rで協調フィルタリングをやってみた - St_Hakky’s blog
こんにちは。 実際のレコメンドシステムでは、こういったパッケージを利用するのではなく、独自アルゴリズムなどを開発して自社パッケージとして持っておくのが普通かなぁと思う。 んだけど、PoC(Proof of Concept)の段階、つまりレコメンドを実業務に導入する前の手間では、パッケージを使うのが手っ取り早いなぁと思うので、今回はパッケージを使っていく。 ○Rのパッケージ：recommenderlab このパッケージでは、「レーティングの予測」と「Top-Nリストの生成」の2種類のレコメンデーション機能を持っている。独自アルゴリズムを実装する際のコストも比較的小さく済むなど、拡張性に優れている。これらに興味がある場合や、Top-Nリストの生成についての興味がある場合は、以下の論文が参考になる。 Hahsler, Michael. "recommenderlab: A Framework f
「状態空間時系列分析入門」をRで再現する
Commandeur & Koopman「状態空間時系列分析入門」をRで再現する 仕事の都合で仕方なく状態空間モデルについて勉強していたのだけれど(なぜ私がこんな目に)、仕事で使うためには自分で計算できるようにならなければならない。 参考にしているCommandeur & Koopman 「状態空間時系列分析入門」（以下「CK本」）の著者らは、すべての事例についてデータとプログラムを公開している。ありがたいことであります。しかし、ssfpackという耳慣れないソフトを使わなければならない。わざわざ新しいソフトの使い方を覚えるのは大変に面倒だ。できれば普段使っているソフトで済ませたい。 というわけで、勉強かたがた、CK本に出てくる計算例を片っ端から R で再現してみた。汗と涙の甲斐あって、すべての章についていちおう再現できたので、ここに載せておくことにする。 もくじ: Rプログラム紹介 全体
RStanとShinyStanによるベイズ統計モデリング入門
第50回 TokyoR 発表資料 Stanコードは下のサイトで公開しております。 https://github.com/teuder/TokyoR50 Read less
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
こんばんは、ゆるふわの対極であるところのガチムチ角刈り系のberoberoです。 この記事はR Advent Calendar 2013の26日目の記事になります。 12/22(日)にBUGS/Stan勉強会#2がドリコム株式会社にて催されました。そこで2つ発表をしました。そのうちの1つ「『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」に関する詳細＆補足＆苦労話をここで書きたいと思います。RStanというパッケージでRからStanというMCMCサンプリングソフトを使っています。 最初に発表内容のスライドは以下になります。ざっと見るにはこれで十分です。 『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 from berobero11 以降ではスライドごとに簡単に補足していきます。 まずは元となった書籍の紹介です。時系列解析の第一人者による分か
Stanで統計モデリングを学ぶ(1): まずはStanの使い方のおさらいから - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（※Stan v2.4.0以降でインストール方法に若干変更があります！詳しくはこの記事の中ほどをご覧ください） さて、年初の抱負でも語ったように今年はStanを頑張って会得していこうと思います。理由は簡単で、ありったけの要素を詰め込んでMCMCサンプラーでガンガン推定していくような階層ベイズモデリングに自分の興味としても惹かれる上に、実務でも必要になりそうな見通し*1だからです。 Stan: Project Home Page 既に以前の記事でも簡単に触れてますが、StanはC++ベースのコンパイラで高速化させたMCMCサンプラーです。文法も簡単でなおかつ高速なので、BUGSでは時間がかかり過ぎて辛かった計算でも比較的サクサク回せます。 このシリーズを通して参考にするのは、@berobero11さんのブログです。 Small Data Scientist Memorandum 本当にもう、
R stan導入公開版
対象: Stan触ったことない人 目的: Stan触るまで。 某勉強会にてStanについて5時間ほどお話しました。 その前半スライドになります。 何か問題がございましたら、ご連絡下さい。 Codeは、以下に･･･。 https://github.com/dastatis/Stan_Study
統計学・データサイエンスの勉強法
ここ数年、私はデータサイエンスについて学んでいます。おすすめの学習資料を紹介したいと思います。 教師用の教科書と初心者用の教科書 私自身、データサイエンスを学ぼうとして色々なソースを試してみました。残念なことに、日本語の良い学習資料は見つけられませんでした。どこかのブログで読んだことがありますが、教科書は教師用と学生用の二週類があるそうです。一つめは内容が既に分かっている教師の為の教科書で、日本はこのタイプです。もう一つのタイプの教科書は自学自習を目的に作られているので、教師なしで学ぶできる教科書になっているということで、アメリカはこのタイプの教科書が多いです。私自身、他の文系・理系の教科書を探した時もアメリカの教科書の方が分かりやすく、その本だけを読めば分かるようになっていると同じ印象を持ちました。 オンライン教育（MOOC） アメリカは科学教育に熱心であり、最近はやりのMOOCでも豊富
『手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング』（技術評論社）を書くに当たって気を付けたこと＆補足など（追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記(2015/03/14) 第7章の決定木のところで取り上げた{mvpart}パッケージのサポートが切れ、CRANから削除されてしまったためinstall.packages関数ではインストールできなくなっています。現在のインストール方法を最後に追記しました。 追記(2014/09/18) 実はGoogleブックスで立ち読み可能です 拙著公式サポートページと相互リンクしています。サンプルデータと正誤表はこちらをご参照ください ということで、以下の通り拙著『手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング』（技術評論社）が本日発売と相成りました（都内の大型書店では先週半ばから先行販売している模様です）。 手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング 作者: 尾崎隆出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2014/08/22メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ
R言語で自然言語処理 〜 第2次安倍内閣 施政方針演説 - Qiita
(1) 準備: MeCabのダウンロード & インストールを済ませておく。 (URL) https://code.google.com/p/mecab/downloads/list ※ 2014年5月19日 現在 (2) テキストデータ準備:（歴代内閣 施政方針演説） 首相官邸サイトから、手でエディタにコピー&ペースト (URL)http://www.kantei.go.jp/jp/noda/statement2/index.html" class="autolink">http://www.kantei.go.jp/jp/noda/statement2/index.html">http://www.kantei.go.jp/jp/noda/statement2/index.html ※ 節番号や、節の表題、冒頭の空白文字 を削除 【ファイル名】 siseihousin.AbeCabine
前処理なしのトランザクションデータを{arules}パッケージで読み込む方法 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
実は僕は結構頻繁に{arules}パッケージを使うんですが*1、個人的には汎用性を考えて必ず素性ベクトルの形になるようにデータを前処理して読み込むようにしています。例えばこんな感じ。 ビール ソーセージ 牛肉 ... 1 0 1 ... 0 1 0 ... 1 1 1 ... ... ... ... ... なのですが、場合によっては前処理なしでただベタっとアイテムリストが個々のトランザクションごとに並んでるだけのデータを扱わなきゃいけないことも多いと思います。つまり、こんな感じのデータです。 ビール, 牛肉 ソーセージ ビール, ソーセージ, 牛肉 ... こういう場合、素性ベクトルの形に直そうとすると際限なくカラム方向に伸びていってしまうことが多く、前処理自体が非常に厄介になったりします。そこで、そういう時に出来る限り面倒な操作をせずに{arules}パッケージで扱える形に読み込む方法
バイオ・データ・マイニング/RでNaïve Bayesを使う - とうごろうぃき
2013-12-23 (月) 10:00:14 (3799d) | Topic path: Top / バイオ・データ・マイニング / RでNaïve Bayesを使う 準備 † Rのインストールについては，次のページを見てください． MacでRを使う WindowsでRを使う Naïve Bayesは，e1071パッケージに含まれています． そこで，e1071パッケージをインストールします． install.packagesコマンドを実行すると，パッケージをダウンロードするサーバーを聞かれますので，リストからJapanのどれかを選択します． > install.packages("e1071") > library("e1071") ここでは，標準で使用できるirisデータセットを使います． > data(iris) このデータセットは，アヤメの種類（Species）をがく片の長さ（Se
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Rで自然言語処理。ナイーブベイズで文書分類を試みる ref: http://qiita.com/nezuq/items/b5cee4e38aaca1e4fc54
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10行でナイーブベイズ 〜Rって便利だね！〜 - あらびき日記
