この文書は Hadley Wickham によるRパッケージ lazyeval (version 0.2.0) のビネット "Non-standard evaluation" の日本語訳です. 文中の注は原著者によるものと訳者によるものがあり,訳者によるものには[訳注]マークを付しています1. License: GPL-3 この文書では,Rで非標準評価(non-standard evaluation, NSE)を行うための,原理に則ったツールであるlazyevalについて述べます.もしあなたがdplyrやggplot22といったパッケージを用いてプログラミングをしたい場合,あるいは自分のパッケージで遅延評価を利用するための原理に則った方法が欲しい場合には,このビネットを読むべきです.非標準評価はその名の通り,特殊なことを行うために標準評価(standard evaluation, SE)の
概要 すぐに使えるKNBCコーパスを対象に、モダンなRの書き方でテキスト解析したときのメモです。TF-IDFや共起頻度(ネットワーク作成)、LDAやGloVeまでをパッケージで実行しました。 - 解析済みブログコーパス 定義・設定 最初に処理で利用するライブラリの読み込みや定数・関数の定義。 library(pacman) library(widyr) # 読み込むパッケージ SET_LOAD_PACKAGE <- c("tidyverse", "Rcpp", "chunked", "tidytext", "visNetwork", "textmineR", "Matrix", "topicmodels", "LDAvis", "text2vec") # コーパスファイルの設定 SET_CORPUS_FILE <- list( DOWNLOAD_URL = "http://nlp.ist.
これまでに画像を操作するパッケージとして「imager」や「EBImage」パッケージを紹介しました。これらパッケージも有用ですが、本パッケージはカユイ所に手が届くパッケージです。 各実行コマンドを自身で確認いただき本パッケージの有用性を実感いただければと思います。 パッケージバージョンは2.7.3。実行コマンドはwindows 11のR version 4.1.2で確認しています。 パッケージのインストール下記コマンドを実行してください。 #パッケージのインストール install.packages("magick")実行コマンドの紹介詳細はコマンド、パッケージのヘルプを確認してください。 #パッケージの読込 library("magick") #画像の読み込み:image_readコマンド #からだにいいものバナーを読み込み #もちろんローカル環境の画像も読み込めます KaradaBa
今回はcaretパッケージの調査です。 機械学習、予測全般のモデル作成とかモデルの評価が入っているパッケージのようです。 多くの関数があるので、調査したものから並べていきます。 varImp 予測モデルを作ったときの、変数の重要度を計算する。 次のプログラムでは、花びらの長さなどの4変数を用いて、あやめの種類をk-近傍法で予測した場合に、どの変数が重要なのかを種類別に計算したもの。 #------irisデータで変数の重要度を計算 data(iris) TrainData <- iris[,1:4] TrainClasses <- iris[,5] knnFit <- train(TrainData, TrainClasses, "knn") knnImp <- varImp(knnFit) dotPlot(knnImp) 最後のdotplotで図を描いてくれるのですが、見づらいので自作プ
去る 7/21(木) に行われた「異常検知と変化検知」輪読会で論文紹介をさせていただきました。 タイトルは「非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出」で、資料は SlideShare に上げています。 非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出 from hoxo_m 本発表で紹介した論文は下記です。 Hido+ (2011) Statistical Outlier Detection Using Direct Density Ratio Estimation 『異常検知と変化検知』「第11章 密度比推定による異常検知」では、密度比推定法として カルバック・ライブラー密度比推定法 KLIEP (Sugiyama+ 2008) 最小2乗密度比推定法 LSIF (Kanamori+ 2009) が紹介されていますが、LSIF を進化させた uLSIF という手
少し前に 自作パッケージを CRAN で公開したのだが ブログに書くのを忘れていた。CRAN 公開時の注意点に関して、日本語の説明があまりない / 情報が古いので簡単にまとめたい。 パッケージの作成 この資料を読みましょう。 東京R非公式おじさんが教える本当に気持ちいいパッケージ作成法 from tera monagi www.slideshare.net 継続的インテグレーション (CI) Travis CI は R をサポート (community supportだが) しているため、.travis.yml に2行記載するだけで利用できる。CI 上でパッケージのチェック (R CMD check) も走るので利用したほうが楽。 Building an R Project - Travis CI 複数の環境でテストを実行したい場合、Travis CI では Build Matrix とい
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