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Talk Live in Summer 2015での発表スライドです。 9/3追記 BIOS設定に入れるようになりました。
「大阪Pythonユーザの集まり」でTwitterの解析を Pythonの話を少し絡めて発表させていただいたので、 アップロードさせていただきます。
14. 何はともあれ可視化しておく 14 Ozone50 100 150 0 50 100 150 Cor : 0.348 5: 0.243 6: 0.718 7: 0.429 8: 0.53 9: 0.18 Cor : -0.612 5: -0.451 6: 0.357 7: -0.667 8: -0.74 9: -0.61 Cor : 0.699 5: 0.613 6: 0.668 7: 0.723 8: 0.605 9: 0.828 Solar.R100 200 300 0 100 200 300 Cor : -0.127 5: -0.217 6: 0.612 7: -0.234 8: -0.188 9: -0.0939 Cor : 0.294 5: 0.482 6: 0.647 7: 0.331 8: 0.457 9: 0.123 Wind10 15 20 5 10 15 20 C
4. 自己紹介 • @teramonagi • Numpy/Scipy歴:2年程度 • Tokyo. でお世話になっております • 仕事:半導体→金融 • 言語:C++/R/python/VBA/F# • 興味:数理/Simulation/データ分析 4
Presentation document at Tokyo.R meeting on 2nd July 2011. Rのxts(zoo)パッケージで時系列を捌くためのノウハウ(データ作成、便利関数)を紹介。
※ここで解説しているお天気推移モデルはオリジナルなものですので、数値・計算等にミスがある可能性が否めませんので、もし間違いを見かけた方は優しく教えていただけると助かります。 お天気推移モデルで理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法。2状態離散モデルの解説を中心に、メトロポリス法の解説まで行った。 次は連続モデルや熱浴法・メトロポリスヘイスティング法の解説資料も作成したい⇒完成。以下のLINKを参照下さい。http://www.slideshare.net/teramonagi/ss-5344006 誤字を修正(2010/11/01)Read less
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