Templates and Images - Watch “ppt157: Everything in this video is a PowerPoint Template”Ignite での Microsoft 365――オフィスでも自宅でも、あらゆる場所で従業員に再び活力を 今日のデジタルでつながった、分散して働く従業員をエンパワーメントするには、適切な文化と適切なテクノロジが必要です。Microsoft Ignite で、私たちはすべての人が成功を続けてしていくのに役立つ Microsoft 365、Microsoft Teams、Microsoft Viva での新しいイノベーションを発表します。
「R言語による Random Forest 徹底入門−集団学習による分類・予測−」− #TokyoR #11 で講師をしてきました - hamadakoichi blog
2011/01/29 第11回R勉強会＠東京(Tokyo.R #11) で講師をしてきました。 「R言語による Random Forest 徹底入門 −集団学習による分類・予測−」。 Random Forest は"機械学習"の方法論で、集団学習により精度高い判別・予測を実現します。 双方向の進行で、質疑応答・議論含め 合計60分で話しました。 「R言語による Random Forest 徹底入門 −集団学習による分類・予測−」 - #TokyoR #11View more presentations from Koichi Hamada. 隠れ Random Forest 祭り 今回のTokyo.R、実は「隠れ Random Forest 祭り」。直前の３トーク、「3. caretパッケージの紹介」(id:dichika [Twitter:@dichika])、「4. RにおけるHPC
Ruby と Python のリストの相違点 - Tociyuki::Diary
Google App Engine では Python を使ってみようと手をだしています。Ruby を使った経験があれば、1時間もすれば、Python で App を記述できるほどで、それほど大きな差はありません。ただし、もちろん異なるポリシーで作られている言語ですから、違いはあります。私が大きく違うと感じたのはリストの操作でした。 試しにフィボナッチ数列を Ruby で作ってみるとこんな感じになるでしょう。 $ irb irb(main):001:0> fib = [0, 1] => [0, 1] irb(main):002:0> fib[2] = fib[1] + fib[0] => 1 irb(main):003:0> fib[3] = fib[2] + fib[1] => 2 irb(main):004:0> (4..20).each do |i| irb(main):005:1*
第11回R勉強会＠東京（Tokyo.R#11）を開催しました。 - yokkunsの日記
第11回R勉強会＠東京（Tokyo.R#11）を開催しました！ Rによるデータサイエンス第?部 第6章 自己組織化マップ 発表者 : @bob3bob3さん Tokyo r 11_self_organizing_mapView more presentations from Bob#3. 要は、脳内メーカー（？） 大規模データ向け 主成分分析や因子分析に比べて、何が変わってくるのかが良く分からない ggplot2：パッケージ製作者（Wickamさん）の話を聞いて 発表者 : @aad34210さん ggplot2 110129View more presentations from aad34210. こんな人向け デフォルトのplotでは物足りない 簡単にきれいなグラフ描きたい 基本的な使い方 ggplot qplot グラフの重ねがき ggplotの場合 : ~+ geo_jitter
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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
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