PythonのあれはRでこう書ける
withステートメント (with文) 後片付けのための特殊な構文は私の知る限りRにはなさそうです。 例に挙がっているファイルの読み書きは、たいていはreadrをはじめとするライブラリを使えば良いので、プログラマーが直接ファイルコネクションを操作する機会はあまりないかもしれません。 ちなみに自分でファイルコネクションを扱うときは みたいにしておくと閉じ忘れを防げます。 (追記) with文的なものはwithrが便利 https://t.co/rA3Xs96dKq — Hiroaki Yutani (@yutannihilation) May 26, 2020 withr::with_connection を使えば自動でコネクション閉じてくれますね。Thanks @yutannihilation! 空のシーケンスやコレクションが真理値の偽になる これはそのとおりで、Rではif, whileの
リポジトリ http://github.com/uribo/190831_fukuokar15
巨大なデータがSQLサーバーにあるときに、Rでどう立ち向かうかマニュアル：dbplyrパッケージを中心として
巨大なデータがSQLサーバーにあるときに、Rでどう立ち向かうかマニュアル：dbplyrパッケージを中心として 遠山 祐太 Last updated: 2021-05-20 1 はじめに このノートでは、SQLサーバーに非常に大きなデータ(例えば観測数が1億以上)が格納されているときに、RStudioを使ってどのように分析を行うかについて解説していきます。想定している環境は以下のとおりです。 手元のPC：ブラウザで以下のRStudio Server RStudio Serverが入っている外部サーバー データが格納されているSQLサーバー SQLサーバーに格納されているデータが非常に大きく、RStudio Serverにデータを落とすことができない、もしくは落としても作業に非常に時間がかかる状況があります。 一つの方法としては、SQLのクエリーを書いて、データを加工・集約した上で、最終的にR
【R】新しい回帰分析表のパッケージ {modelsummary} - Waves, Currents and Insights
Rで計量経済や統計分析やる時に、結果をきちんと理解しながらモデル作りたいし、できたモデルの結果を書き出すのも間違いなくやりたいですよね。 新しい回帰分析表のパッケージを発見したので、ざっと試してみました。 Rの回帰分析のパッケージ {modelsummary}パッケージ さっそくインストール シンプルに回帰分析の出力 出力フォーマット コンソールに表示 情報の編集 見た目 回帰分析表の要素 標準誤差・t統計量・p値・信頼区間 表のタイトルとメモ 変数名の変更 モデルフィットなどの統計量 P値の星 小数点以下の調整 行の追加 で、estimatrは使えるのか？ まとめ Rの回帰分析のパッケージ Rでの回帰分析の表を書き出すのには {stargazer}というパッケージがあって、かなり柔軟にかつ自動的にhtmlやLatexに書き出しができるのですが、作者の都合か、更新が止まってしまってます。更
はじめに データ分析の書籍を読んでいるとRで書かれていて解読に困ったことはありませんか。 本コンテンツでは、多くの書籍で使われているtidyverseやggplot2を主に取り扱っています。 このtidyverseやggplot2は、データを加工・可視化する際に処理を順番に記載する直感的な記述法であり、データ分析の非常に強力な手助けになることでしょう。 なお、このコンテンツはPython初学者のためのPandas100本ノックの作成者であるクニえもんさんの承諾の元、似た形式で作成しております。pythonでのデータ分析に興味のある方はこちらも是非ご覧になってください。 tidyverse100本ノックの概要 ・Rファイルに記載された、tidyverseやggplot2に関する設問100問を解いていきます ・「問題のみ版」「問題+解答・解説版」の2種類を用意しています。 問題内容 No. 分
決定係数 R2の違い: Excel, OpenOffice, LibreOffice および統計解析ソフト R を用いて
決定係数 R2 の違い: Excel, OpenOffice, LibreOffice および統計解析ソフト R を用いて 井口豊（生物科学研究所，長野県岡谷市） 最終更新： 2024 年 8 月 21 日 本ウェブサイトの解説は，以下の論文に引用されている。 鎌田敏之 (2015) 「データの活用」を育む表計算ソフトウェア活用学習とその実践 愛知教育大学技術教育研究 1: 23-28. （注）ただし，この鎌田敏之 (2015)が引用しているのは，旧サイトの URL である。 稲田裕・米山一幸・加藤雅裕 (2022) 道路ネットワーク評価と道路診断を連動したインフラマネジメント手法の提案 インフラメンテナンス実践研究論文集 1(1): 471-480. Excel における補正 R2 (自由度調整済み決定係数) の問題点は，以下のページを参照してほしい。 Excel 回帰分析のバグ？定数項
ベイズ統計
授業の主題と目的 ここでは、慶應義塾大学SFCで開講している「ベイズ統計」の授業と演習に関する資料を、主に履修者向けにまとめています。学外の方などにも自由にご利用頂けますが、各自の責任のもとで利用していただければ幸いです。 近年、自然科学分野だけでなく社会科学分野においても、ベイズ統計の重要性が増していることは論をまたない。この授業では、ベイズ的な推論の考え方や、統計モデルのベイズ推定に関するスキルを身につけることを目的としています。 演習では、フリー統計ソフトのRを用います。
パイプ演算子の処理をmagrittrパッケージが提供するものと比較しながら解説します。
Rグラフィックスの文字化け問題中間報告 (2021年版) - ill-identified diary
概要 去年書いた話のその後の更新について整理した. おまえはもうRのグラフの日本語表示に悩まない (各OS対応) - ill-identified diary あとこっちのスライドも閲覧数が少しづつ増えてるようなので Mac でも Windows でも, PNG でも PDF でもRのグラフに好きなフォントで日本語を表示したい (2020年最終版)/Display-CJK-Font-in-Any-Gpraphic-Device-and-Platform-2020 - Speaker Deck 去年の話の直後にいろいろと大きな環境変化あった 改めて変更点と残る問題点をここでまとめる 本当は不具合を潰してから書きたかったが思ったより時間がかかりそうなので「中間報告」 以降の記述のほとんどはこれまでネット上のどこかで断片的に書いていた話で, 今回はそれらを一箇所にまとめただけ tikz について
"install.packages()"するのはこれが最後！Rのパッケージ管理には「pacman」を使おう - Qiita
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こんにちは！ カバー株式会社 人事部 兼 採用広報担当の桑江（くわえ）です。 総勢50名以上のタレントを擁するVTuber事務所「ホロライブプロダクション」を運営しているカバー。社内には、配信アプリの提供からタレントさんのマネジメントまで多岐にわたる業務が存在しています。 今回は制作・収録・配信のうち、制作の中核を担うクリエイティブ制作本部に所属し、各部署（イラスト制作部・CG制作部・制作推進部）で活躍するマネージャー陣に（Mさん、Sさん、Kさん）に日々の業務や苦労している点など、インタビューしてきました！配信を皆さんにお届けする前の、制作現場の雰囲気や、マネージャーならではのお話をお伝えできたらと考えています！ 【インタビュイー紹介】 Mさん：クリエイティブ制作本部 イラスト制作部 マネージャー Sさん：クリエイティブ制作本部 CG制作部 マネージャー Kさん：クリエイティブ制作本部 制
マフティー構文単語 639件 マフティーコウブン 1.8千文字の記事 76 0pt ほめる 掲示板へ 記事編集 概要はちみー冬優子マフティー構文関連動画関連項目掲示板マフティー構文とは、いきなりマフティーらが乱入して主題歌「閃光」が流れるネットミームである。 概要 ガウマン「やってみせろよ、マフティー！」 ハサウェイ「何とでもなるはずだ！」 レーン「ガンダムだと！？」 鳴らない言葉をもう一度描いて 主題歌：[Alexandros]「閃光」 「機動戦士ガンダム 閃光のハサウェイ」の予告PV2にて使用される一連の台詞が元ネタ。 元のPV用映像は、本来別々のタイミングで話されている台詞が上記のように構成されており、そのまま主題歌「閃光」をバックにガンダム同士が対峙する映像が流れる・・・というもの。 この構文自体は後述の「はちみー冬優子マフティー構文」の派生ネタなのだが、閃光のハサウェイ公開1ヶ月
![マフティー構文とは (マフティーコウブンとは) [単語記事] - ニコニコ大百科](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5bd1fac8d544d19340796767c18bdf23d7d3493d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdic.nicovideo.jp%2Fimg%2Fog_b.jpg)
Top 6 Open Source Pretrained Models for Text Classification you should use
Introduction We are standing at the intersection of language and machines. I’m fascinated by this topic. Can a machine write as well as Shakespeare? What if a machine could improve my own writing skills? Could a robot interpret a sarcastic remark? I’m sure you’ve asked these questions before. Natural Language Processing (NLP) also aims to answer these questions, and I must say, there has been grou
追記(2022/12/16) gtsummaryのチートシートが公開されています！壁に貼りましょう！（もうこの記事いらねぇな！） https://twitter.com/statistishdan/status/1572948856421380097?s=20&t=NF7P-cDUZuzJ_inLMiE0ow 追記 (2020/09/17) 実践編：【R】nestしてggplotしてgtsummaryしようの記事を書きました！良ければこちらもご覧下さい！ また、youtubeでも開発者による解説動画が出ているので布教します！ それは突然やってきた ある日、Twitterを見てみると... 私「ん？なんか見たことあるFigだな...」 （引用文献 (http://www.danieldsjoberg.com/gtsummary/index.html) ） 私「！！gtパッケージやんけ！しかも
(5/22追記あり)[雑記] R 4.2.0のリリースでにわかに盛り上がる Base Pipe “|>” とは何なのか? %>%との違いを調べました
Twitterにて@eitsupiさんに 「Base pipeのプレースホルダーを二回以上使用すると、その数だけパイプ以前の処理を繰り返し評価してしまう」という情報をいただきました! この仕様を踏まえると、今後プレースホルダーが二回以上使えるようになる日は来ない可能性があるな🤔と思いました。詳しい内容は「追記」にて追記させていただきました。 こんにちは。大変分かりやすい記事をありがとうございました。 プレースホルダーを二回使えない件ですが、これは意図的と思われます。 ↓の投稿にもあるように、ベースパイプは_の中身をそのまま評価するため、複数回使用すると計算量が何倍にもなるからです。https://t.co/A8Oxi3B4Qn — えいつぴ (@eitsupi) May 21, 2022 はじめに こんにちは! このブログは当初初心者向けのコンテンツを提供する場として始めたのですが、いよ
![(5/22追記あり)[雑記] R 4.2.0のリリースでにわかに盛り上がる Base Pipe “|>” とは何なのか? %>%との違いを調べました](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/11dadcf53a948c66f6387c303805f83f707f3c9d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fi0.wp.com%2Fexcel2rlang.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F05%2Ffd0ef023e64effb63589225b32bf1fbd.jpg%3Ffit%3D853%252C480%26ssl%3D1)
こんにちは！ 皆さんはXGBoostとLightGBMの二つをご存じですか？ 機械学習をやっている方は聞き慣れているフレームワークだと思いますが、 両者の違いを正しく理解できているでしょうか。 今回はこの二つのフレームワークの違いを解説していきます。 結論から話すと、XGBoostではLevel-wiseという決定木の作成方法を用いており、LightGBMではLeaf-wiseを用いています。Leaf-wiseでは決定木の分岐が少ないためそれを活用したLightGBMでは高速な計算が可能になります。 GBDTの計算手順を復習してから、両者の違いを理解していきましょう。 勾配ブースティング決定木とは 決定木 アンサンブル学習 勾配降下法 GBDTの計算手順 XGBoostとLightBGMの異なる点 Level-wise Leaf-wise ジニ不純度 その他のLightGBMの高速化の理由
はじめに 結論 解説 サンプルデータ コレポンの実行 指標化残差 コレポンにおける指標化残差の表現 注意！ まとめ さいごに 参考リンク はじめに 松本健太郎さんの「マーケティングリサーチで使われるコレスポンデンス分析について調べてみた」という記事が書かれたころからでしょうか、コレスポンデンス分析（以下、コレポン）の同時布置図に対する否定的な意見をよく目にするようになりました。 松本さんの議論は どの年代で見ても20代の購入量は圧倒的なのです。そのような見方は、数量で見れば違和感を覚えます。 という疑問をきっかけに コレスポンデンス分析は、それぞれ行得点・列得点を算出しているだけで、それらを重ね合わせたに過ぎません。 つまり列要素と行要素との距離は、数理的に定義されず「近い」「似ている」のように解釈できないのです。 というところから コレスポンデンス分析は行・列をごっちゃにして分析しない。
本稿では「Rユーザーのためのmake入門」と題して、makeというビルドツールを紹介します。makeはRに限らずさまざまなプロジェクトで汎用的に使われており、使い慣れておくと日常のコマンド実行を効率化できるかもしれません。 今回はMakefileの基本的な書き方から、複数のRmdファイルをmakeを使って一括で変換する例を紹介します。締切直前に複数のRmdファイルを編集していたとしても、確実にすべてのレポートをコマンド1発で最新にできるようになるでしょう。 makeはすでにお使いの環境にインストール済みかもしれませんし、インストールされていなかったとしても、パッケージマネージャなどで簡単にインストールできるでしょう。本稿では再現性のため、Docker上でRStudioやmakeを動かします。動作確認はrocker/tidyverse:4.2.1で行っています。 以下を実行して、RStudi
株式会社EARTHBRAIN
Smart Construction®導入によるデジタル変革が創り出す、 新たな建設現場の形をご紹介します。 2022.09.02 【上武建設株式会社様】 Smart Construction®の導入効果 2022.09.02 【鈴与建設株式会社様】 Smart Construction®の導入効果 2022.09.02 【株式会社廣瀬様】 Smart Construction®の導入効果
SpotifyのWebAPIから取得できるデータを使い、国ごとに流行っている曲の傾向やグループ分けを行ってみた。 #muana #R言語 #rstats
R のパッケージ {targets} にコントリビュートした話 - Sansan Tech Blog
はじめに 研究開発部の小松です。 本記事は Sansan Advent Calendar 2022 の17日目の記事になります。 adventar.org 普段こちらのブログではネットワーク経済学をテーマに細々と書いています。今回は少し話題を変えて、日頃の分析でお世話になっている R のパッケージ {targets} に (半年ぐらい前になりますけれど) OSSコントリビュートした話をします。 普段の業務では Python と R 両方使っていますが、素早い対応が求められる分析業務では私は R を使っています。{tidyverse} によるデータハンドリングに慣れた身からすると、pandas での処理はまどろっこしく感じられて未だに慣れません。*1 その R を用いた分析の生産性を向上に大きく寄与しているのが、1年程前に使い始めた {targets} です。以下の記事にも、研究開発部の R
バーチャルマーケット2021
お知らせ 2021/12/19 バーチャルマーケット2021は12/19に終了しました。ご支援を頂き誠にありがとうございました。ぜひ、来場者アンケートへご協力下さい。 https://forms.gle/uGGcsgeA22WJxGcJ82021/12/08 VRChatのワールド一覧の「バーチャルマーケット2021」特設カテゴリは、12月14日で掲載を終了します。「Vket」または「Vket2021」で検索することでご来場頂けます。2021/12/03 「Oculus Quest」をお使いの場合、「復刻江戸城城下町」では一回目の入場に失敗する場合があります。お手数ですが再度入場をお試しください。 全て見る
RからシームレスにPythonを呼べるreticulateが便利だった | NHN テコラス Tech Blog | AWS、Google Cloudなどのインフラ技術ブログ
こんにちは。データサイエンスチームの t2sy です。 この記事では、R と Python をシームレスに繋ぐことができる reticulate パッケージを紹介します。 reticulate パッケージを使うことで R を主に使っているデータ分析者が、分析の一部で Python を使いたい場合に R からシームレスに Python を呼ぶことができ、ワークフローの効率化が期待できます。 実行環境は以下です。 Amazon EC2: t2.large インスタンス (vCPU: 2, メモリ: 8GiB) Ubuntu Server: 16.04 LTS RStudio Server: 1.1.442 Anaconda: 2-5.1.0 scikit-learn: 0.19.1 umap-learn: 0.2.1 > sessionInfo() R version 3.4.4 (2018-
はじめに Lambda Web Adapterという、HTTPで動くコンテナに対して仲介してLambdaで動くようにしてくれるツールがあります。 これを使って、Rのplumberをコンテナにして動かしてみました。 以前Lambdaで、plumberのようなRのREST APIを作りましたが、Lambda Web Adapterを使えば、plumberを使えるのでかなり楽です。 概要 Lambda非サポートのRを、Lambda Web Adapterを用いて実行 Webアプリを対象としているので、plumberを使用 参考 やってみた 環境はCloud9のm5.largeを使いました。t3.smallでもできますが、docker buildの時間が(m5.largeであれば)6分程度ですが、(t3.smallだと)10分以上かかります。 ECRへのPUSHまで 過去の記事を参考に、ECRへの
新型コロナウイルスのデータを扱う際に、メッシュコード（標準地域メッシュ）が利用されることがあります。 特にNTTドコモ「モバイル空間統計」分析レポートのデータは、内閣官房の新型コロナウイルス感染症対策のページにも掲載されているように 全国各地の人口変動を分析するのに欠かせないデータとなっています。 人流データを使った分析は、先日発表された「新型コロナウイルス感染症対策の状況分析・提言」（2020年5月1日） (PDF)の中でも 行われており、本文中に以下の記述があります。 渋谷駅周辺と難波駅周辺から半径 1 ㎞圏内においては、10 歳台および 20 歳台の若者を中心として昼夜問わず接触頻度が 80％以上、減少したことがうかがえる。 また、GitHubにアップロードされている この結果の補足資料を見るとモバイル空間統計のメッシュデータを使った分析と可視化の事例が確認できます（3. 各エリアの
本記事は最近読んだ次の記事からインスピレーションを得ました。 RのdplyrやPythonのpolarsのようなパッケージでデータフレームの操作に慣れている人ならば、Rのdbplyrを使うことで、バグが少ない上に早くサブクエリを構築することができます。 何千回も実行するSQLならば時間をかけてチューニングされたSQLを構築したほうがよいと思いますが、分析の試行錯誤のサイクルを早く回したい場合など数十回ぐらいしか実行しないSQLならば、dbplyrから実行したほうがよいでしょう。 それではざっくり元記事に沿って例を説明します。 カラムのサブクエリ 大分類（major_category）で絞って、該当する作品を表示する例をお借りします。 まず素直にms_categoriesテーブルから該当するcategory_idを抜き出しておいて、%in%で求めると、 category_id_fiction
beyond-bar-and-box-plots/README.md at main · z3tt/beyond-bar-and-box-plots
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Apple Vision Proを装着すると、周囲の環境とのつながりを保ったまま、無限の3D空間の中でアプリやゲームを使うことができます。
はじめに データ分析をやっていて、因果関係を知りたくなるのは世の常。特に複数の変数があって、それがお互いにどのように影響しているのか、ぱっと見ただけで分かるようなものはないのかと思って古典的ながらもベイジアンネットワーク分析をやってみました。 ＜環境＞ Windows Subsystem for Linux、Ubuntu 18.04、R 3.6.2（Jupyter Notebook） ベイジアンネットワークとは こちらのページによると、”「原因」と「結果」の関係を複数組み合わせることにより、「原因」「結果」がお互いに影響を及ぼしながら発生する現象をネットワーク図と確率という形で可視化したものです。過去に発生した「原因」と「結果」の積み重ねを統計的に処理し、『望む「結果」に繋がる「原因」』や『ある「原因」から発生する「結果」』を、確率をもって予測する推論手法ともいえます。この考え方は人がさま
この記事は R アドベントカレンダー 2019の17日目の記事です。 はじめに 統計の学習を始めて知識は身についてきたけど、Rの出力結果の見方がわからない...。 そんなときに、いろいろと調べたことをまとめました。 昨日はWebで、先日行われた統計検定の合格発表がありました。過去問では、Rの出力結果を題材にした出題もあるので、これから統計の勉強をする方の参考になればと思います。 出力結果を見ることがきっかけで、Rを使う方が増えてくれたら嬉しいです！ お題 出力例として「2018年の東京の桜の開花日を予測する」というテーマで、summary関数を使って回帰分析を行ったときの出力結果を使います。分析で使用するデータは以下とします。 目的変数は「桜の開花日」 説明変数は、1989年～2019年の３月上旬～中旬の「平均気温（℃）: temperature」、「降水量の合計（mm）: precipi
SkyWay（スカイウェイ） - NTT Communicationsが提供するWebRTCアプリ開発者向けマルチプラットフォームSDK&API
SkyWayは、ビデオ・音声・データ通信機能をアプリケーションに簡単に実装できる SDK&APIです。ビデオ会議や、オンライン診療、遠隔ロボットなど、リアルタイムな コミュニケーションを実現します。
因果推論のための分析手法は様々ありますが、回帰モデルを使った主なアプローチのRでの実装方法とその推定結果の比較をします。 モチベーション的な部分は以下をご参照ください。 シミュレーションデータを使って、各手法がどのような（主にモデリングに関する）仮定に基づいているのか、それが結果の違いにどのように影響しているのかをみていきます。 なお、Rマークダウンで書いたものをコピペしただけなのであまり見た目は美しくないですが、予め ご了承ください。 そのうち書籍化予定ですので、そのときにはもっと見やすく＆詳しく説明します・・・ シナリオ 擬似データの概要: 重回帰分析 正しく設定されたモデル 調整なしモデル 調整あり&モデルの誤設定1 調整あり＆モデルの誤設定2 標準化(G-formula/G-computation) 正しく設定されたモデル モデルの誤設定 傾向スコア(PS) 層化 回帰モデルでの調
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The design system management platform built for enterprise digital production Knapsack provides a consolidated platform to manage design and code decisions across your product and brand ecosystem enabling you to deliver better experiences to market, faster.
8 回帰分析 | Rによる統計入門
8.1 概要 回帰分析という統計手法は、独立変数（説明変数・予測変数）と従属変数（被説明変数・目的変数・応答変数）の関係を記述するのに使われます。 回帰分析を使うことで、 目的変数と関連のある説明変数を特定したり、 変数間の関係式を記述したり、 説明変数から目的変数を予測したり することができます。
Rによる社会調査データ分析の手引き
Rによる社会調査データ分析の手引き 麦山 亮太（学習院大学法学部政治学科）/ Ryota Mugiyama (Department of Political Studies, Gakushuin University) Last update: 2022-10-09 まえがき 本資料は麦山が担当する学習院大学法学部政治学科「社会学演習（社会的不平等に関する実証研究）」、同大学院政治学研究科「統計解析I」「公共秩序の数理モデル（社会調査データの計量分析）」の授業で使用する資料です。その他の授業でも活用することがあります。授業では適宜口頭で説明を補いながら使うことを想定しているため説明を簡単に済ませているところもありますが、どなたでも参照できるかと思います。分かりやすさを重視しているため、厳密性には欠けるところがあるかもしれません。 タイトルに示されているとおり、本資料の目的はとくに社会調査の
備忘録：R版Kerasで自前のモデルをfine-tuningする方法 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は、別にちょっとした理由があってR版Kerasで自前のDNNモデルをfine-tuningしたいと思ったので、調べて得られた知識をただまとめただけの備忘録です。既にやり方をご存知の方や、興味がないという方はお読みにならなくても大丈夫です。ただし「このやり方間違ってるぞ」「その理解は誤っている」的なご指摘は大歓迎どころか大募集中ですので、コメントなどでご一報ください。 Fine-tuningとは R版Kerasのドキュメントに書いてあること Rコードと実験結果 Fine-tuningとは 前々から雰囲気では理解していたんですが*1、雰囲気しか知らないが故に適切なまとめ方が分からないのでこちらのブログ記事から引用させていただくと、 ファインチューニングとは、学習済みモデルの一部もしくはすべての層の重みを微調整する手法です。転移学習では、学習済みモデルの重みを固定して用いますが、ファイン
1日3回撮影で約3年連続動作するLTE搭載IoTカメラ（LiLz Cam）※1により、電源・ネットワーク工事不要で目視の点検を簡単にリモート化できます。遠距離にある点検場所や、高所タンクや天井裏などの危険場所など、今すぐ効率化することができます。
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dbtplyr を使ってみる | ドクセル
dbtplyr を使ってみる 2024/12/07 Japan.R 2024 (#JapanR) 小坪琢人 (@airspace_nobo) Here is the English version of the document (I also upload Engilsh version on X with #JapanR tag.) https://x.com/airspace_nobo https://www.docswell.com/s/airspace_nobo/K4V4ML-try_using_dbtplyr_japanr_english_ver/1 https://x.com/hashtag/JapanR?src=hashtag_click
突如現れたドコモの「軽量ディスプレイグラス」開発担当者に狙いを聞く NTTドコモが、2月4日から7日にオンライン開催した「docomo Open House 2021」に合わせ、新しく「軽量ディスプレイグラス」を発表した。現状では「試作機」であり、製品化の明確な予定は公表されていない。しかし、どうにも気になる存在ではないか。 docomo Open Houseは、2020年がそうであったように、本来は会場に足を運ぶ「リアルイベント」だった。だが今回はオンラインイベントになったので、映像くらいしか手がかりがない。 というわけで、NTTドコモに行き、試作実機を体験しながら、その狙いを開発者に聞いた。 ご対応いただいたのは、株式会社NTTドコモ プロダクト部 プロダクト企画担当の津田浩孝氏、同 石丸夏輝氏、同 デザインマネジメント担当の吉田恵理子氏の3名だ。 （左から：取材にご対応いただいた、株
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tidymodelsで覚えるRでのモデル構築と運用 / tidymodels2020
R初学者のためのtidyverse100本ノック - Qiita
R 4.1.0で導入された パイプ演算子 (|>)の紹介 / r_native_pipe
カバー株式会社の制作を担う、クリエイティブ制作本部とは！？｜カバー株式会社 公式note
マフティー構文とは (マフティーコウブンとは) [単語記事] - ニコニコ大百科
【R】データ要約ガチ勢のためのgtsummaryで表を書こう - Qiita
XGBoostとLightGBMの違い - DATAFLUCT Tech Blog
コレスポンデンス分析の同時布置図は本当に使えないのか？ - bob3’s blog
Rユーザーのためのmake入門 | gihyo.jp
「国と音楽」 ～spotifyrを用いて～ #muana
Lambda Web Adapterでplumberを動かす - Qiita
ある座標からの指定半径に含まれるメッシュコードを知る - cucumber flesh
Rのdbplyrでサブクエリを構築すると分かりやすい
visionOS向けのデザイン | Apple Developer Documentation
bnlearnを使ってベイジアンネットワーク分析をやってみた - Qiita
統計検定のための、Rの出力結果からわかること（回帰分析編） - Qiita
モデルに基づく因果推論の各種手法をRで実装＆結果を比較してみた - Unboundedly
LiLz Gauge
Collaborate Around Customer Journeys | TheyDo
突如現れたドコモの「軽量ディスプレイグラス」開発担当者に狙いを聞く
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