技術メモ帳 - 単語抽出するちょっとしたテクニック
shell のちょっとしたテクニック - odz buffer odzさんのところで単語の出現頻度を調べるためのワンライナーが紹介されている。 単語抽出についてはいくつかやり方があるので紹介する。 特に egrep -o は非常に実用的。 もちろん、この話はリンク先において主題ではない。 俺のただの自己満足。 tr -cs で単語抽出 $ tr -cs 'a-zA-Z' '\n' < ./.zshrc 上記コマンドで、a-zA-Zのみで構成される文字列を抽出できる。 -c オプションで、'a-zA-Z' の補集合(以外)を '\n' に変換し、 -s オプションで、最後の引数で指定される要素の重複を除去している。すなわち '\n' の連続を除去している。 grep -o で単語抽出 grepには、( -o、--only-matching ) オプションというのがある。 これは、指定された正
RとJava - RjpWiki
SJava † Rとjavaをつなげるパッケージ．非常に有用なパッケージだと思われますが インストール，運用ともに情報が少ないようです． ↑ linux版 † Fedora core 1上で R-1.9.0にインストールしてみました．まだ，classpathの設定でつまって動きませんが，Vine では，swing,awt以外はうごいたので，じきにうまくいくでしょう．riki 2004-04-25 (日) 23:21:22 CLASSPATHの設定とLD_LIBRARY_PATHの設定をしたら， とりあえず下記テストコードまではうまくいきました．riki 2004-04-26 (月) 17:45:08 http://www.omegahat.org/RSJava/ からSJava packageをダウンロード SJavaのインストール 下記を実行してSJavaのインストールする。この時、-
Amazon Web Servicesを使ってISBN-13からASINを取得するJavaプログラム - 矢野勉のはてな日記
Java id:hyukiさんのところでやってた「Amazon Web Servicesを使ってISBN-13からASINを取得するPerlプログラム」を例によってJavaでやります。Javaプログラマはこういうのに乗ってこないですねえ。 まずはシンプルにdomを使います。JavaでdomといえばJAXP…じゃなくて、Javaでdomだったらjdomに決まってるじゃないですか。シンプルさがいい。あとCommons Langもちょっとだけ使います（StringUtilsだけ）。 package jp.javelindev.amazon; import java.io.PrintStream; import java.net.URL; import org.apache.commons.lang.StringUtils; import org.jdom.Element; import org.
Iteratorより基本forループでArrayListのget()を使ったほうがいいなんて話はもはや百害あって一利なしです。 - 矢野勉のはてな日記
Java yoshioriさんがいいこと書いてるのを発見しました。私も大賛成。今までArrayListが返ってきていたから getでfor文を書いていたとき。 フレームワークをバージョンアップして もしもそこがLinkedListになっていたら それだけでかなりのパフォーマンスの低下になる。 (Iteratorの誤差など遙か彼方へ吹き飛ぶほどに) そのリストを使っているfor文を全部調べ上げて すべて書式を変更するのはかなりの作業になるだろう。 だから、JavaではIteratorを使うべきだ。 関連記事はこのあたりかな。 http://d.hatena.ne.jp/BlacksmithMirai/20061017/1161081012LinkedListに関する不適切な説明J2SE 5.0虎の穴 拡張 for 文 Iteratorと基本forループとの話は、櫻庭さんまで上記虎の穴のリンク
Faviconをつくるときに参考にしたいデザイン＆ツールいろいろ | P O P * P O P
アドレスバーやブックマークの左側に表示されるFavicon（こんなの↓ですね）に関する記事がありました。 参考になりそうなきれいなデザインやツール類があったのでご紹介。これからFaviconつくるぞー、という人はよろしければどうぞ（それよりもこのブログのFaviconをなんとかしなくては・・・）。 » Inspire Yourself: 50 Remarkable Favicons | Smashing Magazine 下記に一部をご紹介。 ■ 花びら系デザイン ↑ カラフルですね。 ■ 丸系デザイン ↑ 丸を上手に使ったデザインはWeb2.0ぽい気がします。 ■ 文字系デザイン ↑ Googleの「G」やmixiの「m」もそうですね。はてなはブックマークは「B」、ダイアリーは「D」などと分けているようです。 ■ 模様系デザイン ↑ 凝ってますね。 ■ 四角系デザイン ↑ Appleは四
大陸ごとの人気ニュースが見える『Most Popular Now』 | SIMPLE*SIMPLE
BBC NewsのMost Popular Nowでは、大陸ごとに最も読まれているニュースや、知人にメールされたニュースがランキングされるようになっています。 » BBC News Most Popular Now 百聞は一見にしかず、ということでさっそくご説明を。 ↑ 地域はアジア、オセアニア、アフリカ、北アメリカ、南アメリカ、ヨーロッパ、そしてUK（BBCですので）から選べるようです。 ↑ 地図をクリックすると、その地域に応じたランキングに並べ変わります。 ちなみにこの地図の濃淡や右下のメーターは、選択した地域におけるトラフィックのレベルをあらわしています。このレベルは、地域間で比較したものではなく、その地域のその時間帯におけるトラフィックの平均値を基準としたものらしく、ネットのインフラの充実度とか、時差とかは関係ありません。 popxpopで、「今見ているサイトはどこにある？」がわか
世界の経済活動を3DにしたFlash地球儀 | 秋元@サイボウズラボ・プログラマー・ブログ
[追記 2015-06] 元プロジェクトサイトはありますが、可視化地球儀のページは無くなっているようです。 経済活動の量に応じて赤い棒が立っている地球儀のフラッシュ 視覚化(Visualization)の面白さだねえ。 基データはイェール大学のG-Econプロジェクトの成果物らしい。GDPを基に、緯度1度、経度1度の範囲をセル(cell)としたGCP(Gross Cell Product)というのを考えて、セルあたりのGDPを(どうやったのかわからないけど)求めている。 G-Econプロジェクトのサイトでは、世界各国のデータが公開されている。それぞれ国ごとにも可視化されていて、日本のデータを使ったものがこれ。 ベトナムとか 旅行や出張で全然知らない国に行ったりするときに、どのへんが栄えてるのかわかっていいかもしれない。 via digg この記事は移転前の古いURLで公開された時のものです
あとで読むのモバイル版「あとで読も」ができました : a My RSS 管理人ブログ
あとで読むのモバイル版、「あとで読も」。 外出前に「あとで読も」のブックマークをポチっと一押しするだけで、表示しているサイトのテキスト情報がケータイに転送されます。 ニュース記事やスケジュールなど、お出かけ前にポチっと転送していただければ意外と便利ではないかと。 ＃地下鉄でも退屈しませんよｗ 表示している内容をそのまま送信しますので、Ajax で動的に表示されているページにも対応していたりします。 こういったサービスだと、よく「本文だけ類推して抽出」機能が搭載されるのですが、いろいろ試した結果、類推エンジンはやっぱり安心感がない！という結論に(勝手に)達しました。 で、超割り切りコンセプト。 「テキスト全部送信しちゃえ」 ただし、display:none の要素や ネガティブインデックスで画面からはみ出しているものはある程度カットするようにしています。 たとえば POP * POP のこん
相手との共通点を教えてくれる『Echo Robotics』 | 100SHIKI
相手との共通点を教えてくれる『Echo Robotics』 January 31st, 2007 Posted in ガジェット・ハードウェア Write comment 自分との共通点を見つけていくのが会話のコツである。お互いに興味があるものが見つけられれば話がもりあがるからだ。 そう考えるとEcho Roboticsが提供しようとしているガジェットも悪くない。 このサイトではいわゆるかわいらしいぬいぐるみ型ロボットを開発している（販売はまだっぽい）。 ただしもちろん普通のぬいぐるみではない。オンラインで自分の趣味やらを入力しておくことができるのだ。 すると他のこのぬいぐるみを持っている人がいて、自分と共通の趣味があったらぬいぐるみが手を振ったり、耳を動かして教えてくれるというわけだ。 かわいいかも（でもない？）。 共通点が何か、具体的に教えてくれない点もいい。「お、なんか共通点あるみた
きっと自慢したくなる！インテリアSHOPリンク集 | *LOVE IS DESIGN*
春から新生活を始める方や、お部屋のリフォーム・模様替えのときに参考になりそうなオシャレなインテリアショップのサイトを集めてみました。 見ているだけでも楽しくなるセンスの良いショップをご紹介します。 Crastina クラスティーナインターファニチャー 素材にこだわった本物志向のインテリア シンプル＆モダンテイストの家具が揃っています。 オリジナルシリーズの無駄のない美しさ【SOLIDUS】がお気に入りです。 お部屋のイメージがわかりやすい3Dシミュレーションサービス有 ヤマギワ オンラインストア 家具はもちろんのこと、オシャレな輸入・デザイン家電がたくさんあります。 特にどこから見ても美しいデザインの ±0 （プラスマイナスゼロ） 「Air Purifier」 は一目惚れしました。 MOOR JAPAN株式会社 コンセプトは「セクシーな大人のインテリア」 ソファやダイニングテーブルの選び方
Eclipseプラグイン 正規表現の入力・テスト
今回は、正規表現の入力、テストを支援するQuickRExプラグイン、ログ出力コードの入力を支援するLog4E、プロパティファイルの入力を支援するCrossJPropEditorをご紹介します。 1.QuickRExプラグイン 正規表現は、文字列のパターンを表現する表記法で、入力値の検証や、文字列の検索・置換等で利用することができます。Java開発においては、Strutsのバリデータ等で利用されています。正規表現は便利なのですが、構文が特殊なため、初心者には分かりにくいという欠点があります。正規表現の入力を支援するQuickRExを利用すると、正規表現の入力が簡単になります。 ■特長 QuickRExは次のような特長を持ちます。 ・補完機能 Javaコードの補完と同じような感覚で正規表現の補完を行うことができます。 ・正規表現のテスト テストコードを書いてプログラムを走らせなくてもダイアログ
＠IT：CoolなEclipseプラグイン（7） - Wiki Editorプラグイン
2.Wiki Editorプラグイン Webを利用したコンテンツ管理システムとして、Wikiがあります。Wikiを利用することによって複雑なHTMLの文法を覚える代わりにwikiの簡単な文法を覚えるだけでWebコンテンツを作成することができます。 Eclipse Wikiを利用するとプロジェクト上にWikiのページを作成し、Webコンテンツを開発できるようになり、メモ書きやマニュアルを作成するのに便利です。 ■特長 ・Webサーバが不要 通常、Wikiを利用するためには、Webサーバをインストールし、WebサーバにWikiをインストールする必要がありますが、Eclipse WikiはEclipseにプラグインをインストールするだけでWikiが利用できるようになります。 ・TWiki/SnipSnap/Wards Wikiに対応 複数のWikiの文法に対応しています。3つの中ではSnipSn
DataSets < Main < Vanderbilt Biostatistics Wiki
Datasets Most of the datasets on this page are in the S dumpdata and R compressed save() file formats. Some are available in Excel and ASCII ( .csv) formats and Stata (.dta). Methods for retrieving and importing datasets may be found here. If you need one of the datasets we maintain converted to a non-S format please e-mail mailto:charles.dupont@vanderbilt.edu to make a request. For R users of the
R -- 主成分分析（prcomp を援用）
主成分分析（prcomp を援用） Last modified: Dec 08, 2005 目的 R には，princomp および prcomp という，二種類の関数が用意されている。 しかし，これらが返す「loadings」は固有ベクトルそのものであって，いわゆる負荷量ではない。 ここに示す関数は，prcomp を下請け関数として用いて，通常の主成分分析結果として提示するものである。 なお，pca という関数も書いたので，そちらも参照してみるとよい。 使用法 prcomp2(dat, pcs=0, cor=TRUE, verbose=TRUE) 引数 dat データ行列（行がケース，列が変数） pcs 求める主成分の個数。 0 を指定する（デフォールト）と固有値が 1 以上の主成分を求める。 cor TRUE（デフォールト）の場合には相関係数行列を主成分分析する（変数の単位に異
R -- 主成分分析（princomp を援用）
主成分分析（princomp を援用） Last modified: Jul 29, 2004 目的 R には，princomp および prcomp という，二種類の関数が用意されている。 しかし，これらが返す「loadings」は固有ベクトルそのものであって，いわゆる負荷量ではない。 ここに示す関数は，princomp を下請け関数として用いて，通常の主成分分析結果として提示するものである。 なお，pca という関数も書いたので，そちらも参照してみるとよい。 使用法 princomp2(dat, pcs=0, cor=TRUE, scores=FALSE, verbose=TRUE) 引数 dat データ行列（行がケース，列が変数） pcs 求める主成分の個数。 0 を指定する（デフォールト）と固有値が 1 以上の主成分を求める。 cor TRUE（デフォールト）の場合には相関
R -- 因子分析
因子分析 Last modified: Aug 31, 2009 目的 因子分析を行う。 R には factanal という関数が用意されている。最尤法により因子を求めプロマックス回転するならそれを利用すべきである。 factanal を使いやすくする関数（factanal2）を作ったので参照されたい。 使用法 pfa(dat) pfa(dat, method=c("Varimax", "biQuartimax", "Quartimax", "Equimax", "None"), eps1=1e-5, eps2=1e-5, max1=999, max2=999, factors=0) print(result, before=FALSE) plot(result, before=FALSE, fac.no=1:2, scores=FALSE, xlab=NULL, ylab=NUL
R -- 主成分分析
主成分分析 Last modified: Aug 02, 2009 目的 主成分分析を行う。 R には，princomp および prcomp という，二種類の関数が用意されている。 しかし，これらが返す「loadings」は固有ベクトルそのものであって，いわゆる負荷量ではない。 そこで，princomp2，prcomp2 という関数を書いたので，そちらも参照してみるとよい。 使用法 pca(dat) print.pca(obj, npca=NULL, digits=3) summary.pca(obj, digits=5) plot.pca(obj, which=c("loadings", "scores"), pc.no=c(1,2), ax=TRUE, label.cex=0.6, ...) 引数 dat データフレームまたはデータ行列（行がケース，列が変数） obj pca
R -- 塗り分け地図を描く
塗り分け地図を描く Last modified: Oct 31, 2006 目的 塗り分け地図を描く （単なる白地図も描けるが，その場合には map.draw でもよい） 使用法 map(code, density, color) ただし，このままでは場合によっては使いにくいので，いくつかのレディー・メードの関数（ラッパー；上位関数）を用意している。 引数 code 描画する都道府県コード（1：北海道〜47：沖縄まで） density ハッチングの 1 インチあたりの密度 color 色の指定 density と color の要素数は，描画する都道府県の数（code の要素数）と同じ個数でないといけない density, color を両方とも省略すると，白地図 density のみを指定すると，モノクロのハッチングによる塗り分け地図 color のみを指定すると，その色での塗り
R -- 地図を描く
地図を描く Last modified: Oct 21, 2004 目的 地図を描く 使用法 draw.map(fn) 引数 fn 地図情報データファイル データファイルには，一行に境界データ（経度と緯度の座標値（正数））が記述されている 一連の境界データは，経度・緯度がともに 0 であることで区切りとする （あとで NA に置き換え，そのまま plot 関数により境界を描画する） ソース インストールは，以下の 1 行をコピーし，R コンソールにペーストする source("http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/src/draw_map.R", encoding="euc-jp") # 境界線データに基づいて白地図を描く draw.map <- function(fn) # 境界線データのあるファイル名 { data <-read.table(fn, h
因子分析 - Wikipedia
因子分析（いんしぶんせき、英: factor analysis）は、分析対象を多数の項目で測定・評価したデータ(=観測データ)の連成を分析し、データの裏にある本質的な原因(=因子)を統計的に推定する多変量解析の手法のひとつ。 心理学におけるパーソナリティの特性論的研究など、心理尺度の研究手法として使用される。 モデル式の形状などから主成分分析と混同されることもあるが、主成分分析は観測データから合成スコアを構築することが目的であるのに対し、因子分析は観測データが合成量であると仮定し、個々の構成要素を得ようとすることが目的であり、両者は因果関係を異にする。 適用の例として「器用さ」の個人差の検討が考えられる。A, B, Cの3人はそれぞれ「ジグソーパズル」「彫刻」「時計の分解」をある速度で器用にこなすことができるとしたときにA, B, Cの器用さをどのように評価すればよいかを考える場合、3人が
最尤推定 - Wikipedia
最尤推定（さいゆうすいてい、英: maximum likelihood estimationという）や最尤法（さいゆうほう、英: method of maximum likelihood）とは、統計学において、与えられたデータからそれが従う確率分布の母数を点推定する方法である。 この方法はロナルド・フィッシャーが1912年から1922年にかけて開発した。 観測されたデータからそれを生んだ母集団を説明しようとする際に広く用いられる。生物学では塩基やアミノ酸配列のような分子データの置換に関する確率モデルに基づいて系統樹を作成する際に、一番尤もらしくデータを説明する樹形を選択するための有力な方法としても利用される。機械学習ではニューラルネットワーク（特に生成モデル）を学習する際に最尤推定（負の対数尤度最小化として定式化）が用いられる。 最尤推定が解く基本的な問題は「パラメータ が不明な確率分布に
尤度関数 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "尤度関数" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2014年9月） 尤度関数（ゆうどかんすう、英: likelihood function）とは統計学において、ある前提条件に従って結果が出現する場合に、逆に観察結果からみて前提条件が「何々であった」と推測する尤もらしさ（もっともらしさ）を表す数値を、「何々」を変数とする関数として捉えたものである。また単に尤度ともいう。 その相対値に意味があり、最尤法、尤度比検定などで用いられる。 B = b であることが確定している場合に、 A が起きる確率（条件付き確率）を とする。このとき、逆
最尤法
最尤法 Last modified: May 16, 2002 一致性，有効性，十分性を満たす最適推定量は，最尤法 により求めることができる。 母数が $\theta$ である母集団 $f ( \mathbf{x}\ |\ \theta )$ から，$n$ 個の標本 $X_{1}, X_{2}, \dots , X_{n}$ が抽出されたとする。 このとき，確率密度は（1）式で表せる。 \[ f(X_1 \ |\ \theta)\ f(X_2 \ |\ \theta)\ \cdots\ f(X_n \ |\ \theta) \tag{1} \] 今までは，母数 $\theta$ を持つ母集団から抽出された一つの確率変数 $\mathbf{x}$ が $X$ という実現値をとるとして，$f ( \mathbf{x}\ |\ \theta )$ を $\mathbf{x}$ の関数と見
RSSを出力する小さなモジュール
目次 はじめに Yuki::RSS解説 Yuki::RSSモジュール リンク 更新履歴 ぜひ、感想をお送りください はじめに Yuki::RSSは、YukiWiki用に作成した小さなRSS生成モジュールです。 日記スクリプトなどでRSSを生成したいけれど、 XML::RSSを使うのはちょっと大げさかも、というときに便利です。 Yuki::RSS解説 名前 Yuki::RSS - RSS 1.0を生成する最小のモジュール。 XML::RSSにバックワードコンパチブル。 使用例 use strict; use Yuki::RSS; my $rss = new Yuki::RSS( version => '1.0', encoding => 'Shift_JIS' ); $rss->channel( title => "Site Title", link => "http://www.examp
Perlモジュール/WWW::Mixi - Walrus, Digit.
Mixiに簡単にアクセスするためのLWP::UserAgentライクなモジュール。 更新情報、不具合情報などはmixiのWWW::Mixiコミュニティにも挙げていきます。 WWW::Mixiコミュニティ WWW::MixiモジュールはCPANにも登録済みです。 Mixiに特化したLWP::RobotUAモジュールのサブクラスです。 WWW::MixiはふつうのLWP::UserAgentのように使うことができます。 例えば、次のような手順でCookieを有効にし、ログインし、トップページ（home.pl）を取得することができます。 この書き方であれば、use WWW::Mixiの代わりにuse LWP::UserAgentとかuse LWP::RobotUAとして、WWW::Mixi->newの行を適当に書き換えてやると、それでもトップページの取得ができます。 use WWW::Mixi;
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姿勢を良くするためのガジェット『Visomate』 | POP*POP
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eTeX LaTeXプラグイン for Eclipse の編集 - TeX Wiki
Rの基本パッケージ中の多変量解析関数一覧 - RjpWiki
因子分析
[PDF]主成分分析は因子分析ではない！
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