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rに関するpassingloopのブックマーク (5)

  • 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

  • CRAN - Package TSP

    TSP: Traveling Salesperson Problem (TSP) Basic infrastructure and some algorithms for the traveling salesperson problem (also traveling salesman problem; TSP). The package provides some simple algorithms and an interface to the Concorde TSP solver and its implementation of the Chained-Lin-Kernighan heuristic. The code for Concorde itself is not included in the package and has to be obtained separa

    passingloop
    passingloop 2012/02/19
    巡回セールスマン問題
  • 統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む

    はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか? 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、

    統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
  • R Graph Gallery :: Home

    Welcome! The R Graph Gallery aims to present several different graphics fully created with the programming environment R [http://www.r-project.org]. Graphs are gathered in a MySQL database and browsable thanks to PHP. We hope that this gallery will provide many benefits, including: Discover new graphics that are suited to specific situations Highlight the poweRful graphical abilities of R Sh

  • モンテカルロ積分おかわり - 木曜不足

    次回から社内 PRML 読書会が 11章「サンプリング法」に突入予定。 昔(と言っても1年前)、自分が初読の時にあれこれ試した記録も参照してもらってて、光成さんからいろいろツッコミをもらう。 PRML 11章の重点サンプリングと SIR を試す http://d.hatena.ne.jp/n_shuyo/20100506/sampling 中で、ガウス分布に対してモンテカルロ積分を試しているところで、1000000 サンプル使ってもたいした精度が出てない点について、「ちなみに PRML には「十分な精度で期待値を推定するには、実際には 10 ないし 20 個の独立なサンプルで十分であろう」と書いてある。そうかなあ。」と書いた部分についてちょい議論。 普通に数値積分するなら、区分求積法の眷属(シンプソン公式とかガウス・ルジャンドル積分公式とか)で高精度で計算できるわけで(ここらへんは光成さん

    モンテカルロ積分おかわり - 木曜不足
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