R言語プログラミング： データ入出力 - hamadakoichi blog
統計解析・データマイニング言語である R言語のデータの入出力をソースコードを用い紹介する。記載しているソースは、R Console上や EclipseでR-Scriptとして、そのまま実行可能である。 Rのインストール・環境設定はこちら RをEclipseで実行するための方法はこちら エディタによる入力と編集 データ入力、編集のための関数 edit, fix が用意され、表計算風のエディタで編集できる。edit では代入手続きをとらないと結果が保存されないが、fix では編集結果が直接保存される。 edit 関数 edit の使用法を示す。次のコードを実行すると以下のデータ編集画面が開き、データ編集できる。 price <- matrix(0,2,4) # 要素が 0 の 2行4列の行列を定義する productname <- c("A", "B", "C", "D") cityname
R-Source
回帰分析を行なうために以下の関数が用意されている． lsfit() ： 最小二乗法による回帰を行う． lm() ： 線形モデルによる回帰を行う glm() ： 一般線形モデルによる回帰を行う ここで対象となるモデルは以下のような線形モデルである． 上式をベクトル表記すると y = Xb + e となる．このときの y は応答ベクトル，X は説明変数のベクトル（モデル行列）で，x0 は切片項（要素が全て 1 である列ベクトル）となっている． 回帰分析と重回帰分析 関数 lm() により線形モデルの当てはめを行うことが出来る．この関数により，回帰分析や分散分析，そして共分散分析を行うことが出来る． 詳しい解説は『工学のためのデータサイエンス入門』(間瀬・神保・鎌倉・金藤 共著，数理工学社) を参照のこと．分散分析や非線形回帰についても詳しい解説が載っている． 関数 lm() の書式と引数 書式
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NeuralNetwork、SVM、NaiveBayesでのSpam判別の精度比較！訓練データの割合でどう変わるのか？！ - kingqwertの覚書
R, 統計, 機械学習 まぁ、表題の通りです。NeuralNetwork、SVM、NaiveBayesの３つの手法で、訓練データの割合を１〜９９％まで変更させた時に、どのように正答率が変化するのかをシュミレーションしてみましょう。結果はこのようになりました。 明らかにNaiveBayesの精度が悪いですね。SVMとニューラルはほぼ同じくらいですが、訓練データの割合が少ない場合はSVMよりもニューラルネットの方が精度が高いようです。 これは、4600のデータしかないので訓練データが１％などというのは少なすぎて微妙だとは思いますが、結構如実に３手法の間で違いが出てきて興味深いですね。なぜそうなるのかは、のちのち書いていこうと思います。 あと、Tipsとしては、for文の中において、今何回目のループなのかを判別するためにfor文内の最初に message(paste(i,""),appendLF
R による統計処理
「Rによる統計解析」 オーム社 刊 サポートページ 目次 第1章 Rを使ってみる 第2章 データの取り扱い方 第3章 一変量統計 第4章 二変量統計 第5章 検定と推定 第6章 多変量解析 第7章 統合化された関数を利用する 第8章 データ分析の例 付録A Rの解説 付録B Rの参考図書など はじめに R とは何か，何ができるかのリンク集（日本のもののみ） R を使うためにはどうしたらいいの？ データなどの読み書き R の定石（R に限らずプログラミングの定石も） R を使って実際に統計解析をする AtoZ 一連の流れ データファイルの準備をする 分析してみる 分析結果を LaTeX で処理したり，ワープロに貼り込んだりする 道具立て 連続変数データをカテゴリーデータに変換 カテゴリーデータの再カテゴリー化 度数分布表と度数分布図の作成 散布図・箱髭図の描画 クロス集計（独立性の検定，フィ
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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