[B! R] shigiryouのブックマーク

Visual Studio とデータサイエンスワークロードでインテリジェントアプリをすばやく構築

本日、Visual Studio 2017 のデータサイエンスワークロードと分析アプリケーション用ワークロードをリリースしました。この機能はしばらくの間プレビューとして提供されており、ローカリゼーションとアクセシビリティの対応が完了するまで時間がかかっていましたが、このたび満を持して一般提供が開始されました。データサイエンス (DS) ワークロードでは、3 つの言語と各ランタイムディストリビューションを単一のワークロードとして提供します。 R と Microsoft R Client Python と Anaconda F# と .NET framework R と Python はデータサイエンスで使用される 2 大スクリプト言語です。どちらの言語も覚えやすく、充実したパッケージエコシステムのサポートがあり、データ取得、データクリーニング、モデル学習、広範なドメインへのデ

shigiryou 2017/05/19

SQLServer
R

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Introducing R Tools for Visual Studio - Visual Studio Blog

shigiryou 2016/03/24

R

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Vectorized computation: R vs Python vs C++

で、書いたコードがこれです。いろいろ詰め込んだせいで無駄にファイルが多い。 https://github.com/msmania/ems/tree/perftest 主要なファイルについてはこんな感じ。 perftest.R – R の計算ルーチン perftest.py – Python の計算ルーチン perftest.cpp – C++ の計算ルーチン main.cpp – 実行可能ファイル runc 用の main() shared.cpp – Python モジュール化のためのコード common.h / common.cpp – shared.cpp と main.cpp とで共有するコード draw.R – 結果を折れ線グラフで描く R のコードコードを make すると、Python モジュールとしてインポートできる perftest.so と、スタンドアロンの実行可能フ

shigiryou 2015/12/20

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R プログラミング言語 - C# プログラマ向けの R の手引き

性別と所属の 2 つの要素が統計的に無関係かどうかを R で検定するには、まず次のコマンドで、データを数値行列に配置します。 > cm <- matrix( c(15,30,25,15,10,5), nrow=2, ncol=3 ) R では行列のデータが、C# のように行単位 (左から右へ、その後上から下へ) ではなく、列単位 (上から下へ、その後左から右へ) で格納されます。次のコマンドで R のカイ 2 乗検定を行います。 > chisq.test(cm) 検定の結果、p-value が 0.01022 になるため、この 2 つの要素が無関係ではないことが 5% の有意水準で示されます。つまり、性別と所属政党には統計上関係があります。最初のサイコロに関するカイ 2 乗検定の例の入力パラメーターはベクトルですが、今回の性別と所属に関する例では入力が行列です。関数 chisq.tes

shigiryou 2015/08/26

C#
R

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Theano で Deep Learning <6>: 制約付きボルツマンマシン <前編> - StatsFragments

DeepLearning 0.1 Documentation の第六回は制約付きボルツマンマシン (Restricted Boltzmann Machines / 以降 RBM) 。RBM はオートエンコーダとはまた別の事前学習法。かなり分量があるので、とりあえず元文書前半のRBM の仕組みまで。 RBM を理解しにくいポイントは 2 つあるかなと思っていて、この構造 (グラフィックモデル) であるメリットはあるのか？学習 (Contrastive Divergence) で何をやってんのか？というとこではないかと。最初、自分は 2 がまったくわからなかった。2 は "とりあえずできそうな構造 / 方法でやってみたらなんかうまくいった" 感があって、理由がいまいちはっきりしないところがある。目次 DeepLearning 0.1 について、対応する記事のリンクを記載。第一回

shigiryou 2015/01/13

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非エンジニアにもオススメ。数学が苦手な統計初心者がR言語を触ってみる。

こんにちは。海原です。ここ最近、統計学が流行していますね。「統計学が最強の学問である」がきっかけになっているのでしょうか。数年前に比べてマーケティングが重要視される今日、統計の需要が増えたのかもしれません。私はまだこの本を読んでいませんが、読もうと思った矢先にたまたま統計ツールRに出会いまして、調べながら少しいじってみました。Rを使った感触から申し上げますと、SQLを叩いて好きなデータをピックアップするよりもずっと簡単で小気味良いのです。他の統計ツールには色々な種類があるようですが、よく知られるものとしてIBMのSPSS (IBM)（有償）があります。その点、RはMac/Win両方に対応しており無償です。またSPSSに劣らない機能を備えており、統計学者の間でデファクトスタンダードとなっているようです。 Rに関して検索すれば丁寧な解説サイトがたくさんありますので、インストールから何の心

shigiryou 2013/07/20

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「数式が苦手でも統計やりたいのでRで試す」は現実問題としてはアリだと思う - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

むしろ数式が苦手だけど統計を勉強したいという人はRをやるといいかもしれない - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' ) ものすごくブコメを集めてるので、読んでみました。で、結論から言うと「四の五の言う人はいるかもしれないけどデータ分析の世界への入り口としてはアリ」だと思った次第です。ということを書くと、どこからともなく「ハァ？ちゃんとした原理も何も知らずにツールだけ使って分かった気になっても意味ないよ？」みたいなツッコミが飛んできそうな気がしますが。。。有体に書くと、確かにアカデミックの世界ではそうだと思います*1。けれども、ビジネスの現場ではこれも一つのチョイスだと言ってよいと思うのです。以下にその理由を挙げていきます。「目の前の問題に統計学がどんな結果を返して見せてくれるのか」が分かることは、理解する上で最も手っ取り早い世の中の人の多