第3回R勉強会＠東京(Tokyo.R#03) : ATND Rは統計が得意なフィールドで、統計と言えばパラメータ推定、パラメータ推定には最適化手法がはずせないのでRにおける最適化をやるための周辺について話してきます。ところどころで脱線したりしてますがw。 Optimization In R from syou6162
Tokyo.R#3の発表資料 - yasuhisa's blog
第3回R勉強会＠東京(Tokyo.R#03) : ATND Rは統計が得意なフィールドで、統計と言えばパラメータ推定、パラメータ推定には最適化手法がはずせないのでRにおける最適化をやるための周辺について話してきます。ところどころで脱線したりしてますがw。 Optimization In R from syou6162
東京工業大学 情報理工学院 数理・計算科学系
大岡山地区の建物 大学正門より，桜並木のウッドデッキを通り，右手の芝生をつっきる小径が西8号館，西7号館に続くみちです． 大岡山西8号館（Ｅ棟，Ｗ棟）: キャンパスマップの18, 19番の建物にあたります．本館の西隣りに位置しています．正面玄関をはいったところは３階です． Ｅ棟においでの方は廊下をはいってすぐ左手のエレベータをご利用下さい． Ｗ棟にはじめておいでの方は十分に注意して下さい．Ｅ棟とＷ棟を繋いでいる通路は３階と１０階にしかありません．Ｅ棟のエレベータを利用すると迷子になります．正面玄関から廊下をまっすぐにおいでになり，奥の右手にあるエレベータをご利用下さい． 西7号館：キャンパスマップの17番の建物にあたります．西8号館から，建物を二つ挟んだ並びにあります．芝生から向う場合，左手に本館を見ながら進み，本館がとぎれたあたりの右手にある小さな建物が西7号館です．橋を渡ってはいったと
Rで統計: *.Rソースファイルの読み込みと実行 – source()関数
これまでの例は数行のコマンドでしたのでプロンプトに直接を打っていましたが、何十行というロジックをプロンプトに順々に打っていくのは非効率です。今回は、予め外部のテキストファイルにソースコードを書き、そのファイルをプロンプトから呼び出す手順を次の例で示します。 以下のソースコードを拡張子Rのテキストファイルで保存し、プロンプトから読み込んで実行してみましょう。 test.R batting2007 <- c(193, 204, 172, 177, 175, 155, 122, 118, 120, 139) print(batting2007) このテキストファイルを作業ディレクトリにおきます。なお、作業ディレクトリの設定方法はこちらをご覧ください。→作業ディレクトリの設定と確認 - setwd()、getwd()関数 プロンプト > source("test.R") [1] 193 204 1
R言語でNadaraya-Watsonモデル - nokunoの日記
PRML６章「ガウス過程による回帰」を R で試す - Mi manca qualche giovedi`?id:n_shuyoさんのスクリプトを参考に、PRMLの6.3節にあるNadaraya-WatsonモデルをRで実装しました。この手法は、RBFネットワークを正規化したもので、データ点ごとに基底関数をおいて関数近似を行います。 私がいた研究室ではこのモデルはGRNNと呼ばれていて、一時期大流行していました。私の卒論でも少数のデータから非線形の関数近似を行うのに使わせていただきました。メモリベースの手法なので、実装やデバッグが容易な手軽な手法というイメージがあります。RBFネットワークと比べると、正規化されているのでデータ点が少なくてもゼロにならないというメリットがあります。 Nadaraya-WatsonモデルがO(n)で計算できるのに対し、ガウス過程による回帰の素直な実装ではO(n
Tsukuba.R#6終了しました!! - yasuhisa's blog
ちょっと体調があれだったので、お昼の部やら懇親会出れなかったりして申し分けありませんでした。。。 そんなわけでTsukuba.R#6終了しました。発表してくれた皆さん、聞きにきてくださった皆さんありがとうございました。特に岐阜(!!)からきてくださったid:ikakura4さんは超お疲れ様でした!! 僕の発表はここにおいてあります。ggplotは最初Webサイトを見ていてもいまいちコンセプトがぴんとこなかったので、資料作りが難航していたのですが、id:Rion778さんにskypeチャットで聞きまくって、なんとかここまでこれました。というわけで岐阜のパワーはTsukubaで爆発していました(何)。 全体の発表の概要としては id:syou6162(ggplot2)とid:yag_ays(diagram)がグラフィックス関係の発表 id:reposeとid:wakutekaはRにおける疎行列
Python で R - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですPython で R 現在注目のスクリプト言語Pythonで、R を使う。Pythonは有用なモジュールを持っているので、R で出来ないことができるかも。 Rpy † Linux と Win32 をサポート。 ↑ インストール † Linux Win32 ActivePythonをインストール。 RpyのWPからEXEファイルをダウンロード。Rのバージョンと、PythonのバージョンにあったEXEファイルを選択すること。 EXEファイルを実行する。 Mac もともと /usr/bin に python があります。その他の python は http://sakito.s2.xrea.com/python/install/install.html http://homepage2.nift
Rの基本データ構造、よく使う関数紹介 - yasuhisa's blog
Agenda データ構造 たくさんある＞＜ ベクトル Rの格言 いろんなベクトルの作り方 規則的データの生成 同じデータを繰り返す ベクトルへのアクセスの方法 アクセス方法にもいろいろある まだまだあるよ、アクセス方法 行列 埋めていく順番 すでにあるベクトルを束ねる cbind rbind 行列へのアクセス方法 行列の基本演算 積がやっかい 積を求めたいときは「%*%」を使うべし 逆行列を求める ちなみに 行列式 固有値 配列 リスト 例 ちなみに unlistのtips リストへのアクセス リストは結構難しい＞＜ 例 リストの要素には名前を付けることができる Rでlistがどのように使われているか データフレーム 例 データフレームを作る データフレームに列を追加と削除 データフレームに行を追加 因子型 irisのデータでやってみる irisデータ 層別にSepal.Lengthの長さ
R 入門
Rとは？ R は統計計算とグラフィックスのためのフリーソフト(GNU-style copyleft)である。 Rは商用ソフトのS（AT&T ベル研究所のRichard A. Becker, John M. Chambers, and Allan R. Wilks により作られた統計解析やグラフィックスのための言語であり、製品としては S version 4 や S-Plusがある）に操作環境などが良く似ており、Sを使っている場合には関数の利用法がほぼ同じことから取っつきやすく、Sで定義した関数などはRでもほとんど変更なしに動作する。 Sの現在のバージョンほどは新たな手法やグラフ表示法は取り入れられていないが、通常の解析ならば不都合は感じないだろう。 CRAN（The Comprehensive R Archive Network）にはRに対する追加パッケージも沢山あり、新たな手法は、これら
Rでニューラルネットワークをやってみる - yasuhisa's blog
ニューラルネットワークについて プログラム データの準備 モデル式の作成 結果の表示 予測値を得たい ヘッセ行列の固有値を見る ニューラルネットワークを可視化する 追記 nnetとかをもうちょっと 最適化とかヘッセ行列がらみの話 ニューラルネットワークについて先週のPRMLでNNことニューラルネットワークについて勉強を始めました。PRMLは主に理論についての本なので、「ふーん」という感じなんですが、読書会後に「NNって(一定制約の元で)任意の関数に近似できることが証明されてるんだぜ?」とか言われると中二病患者の俺としては「?!NNってすごくね?てか、そんなすごいんだったらNNだけでいらなくね?他のモデルいらなくね?」とか思ってしまいます。しかし、直後に あくまで近似。どれくらいの精度かはものによる 近似できないものも存在する*1 と教えてもらったので、他のモデルもちゃんと勉強する価値がある
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糞ネット弁慶