第21回Tokyo.Rを開催しました！ - yokkunsの日記
2012/3/10に、第21回Tokyo.Rを開催しました！ http://atnd.org/events/24811 @aad34210: 続・はじめてのR (30分) Tokyo r21 2 View more PowerPoint from aad34210 R言語の初心者向けの発表。 プログラミングの基本である条件分岐とループから、 R言語の基本機能であるグラフ作成、そして統計解析という盛り沢山な内容でした！ @holidayworking: Rによるデータサイエンス第16章 集団学習 (30分) アンサンブル学習 View more presentations from Hidekazu Tanaka アンサンブル学習のアルゴリズムをcaretパッケージを使って比較 バギング ブースティング ランダムフォレスト ⇒ ランダムフォレストが1番精度が高かった！ @Hiro_macch
第16回R勉強会＠東京（#TokyoR）を開催しました！ - yokkunsの日記
第16回R勉強会＠東京（Tokyo.R#16）を開催しました！ 第16回R勉強会＠東京（Tokyo.R#16） : ATND 内容 @sleipnir002:Rで学ぶデータサイエンス５パターン認識 8,9k-近傍法、学習ベクトル量子化 概要:教科書の内容にそって、上記のアルゴリズムの勉強をします。 パターン認識 08 09 k-近傍法 lvq View more presentations from sleipnir002 @Hiro_macchan : Rを用いた地理的情報解析 概要:Rを用いた地理的情報の解析について、ＲにもＧＩＳにも詳しくない人間ががんばった経緯を発表できればと思います。 @a_bicky: Rデバッグあれこれ 概要: 実用的なデバッグ方法を紹介できればと思います。 Rデバッグあれこれ View more presentations from abicky @ito_
第12回 データマイニング+WEB ＠東京 ( #TokyoWebmining 12th)−機械学習MapReduce・大規模R解析 祭り− に参加してきた - yokkunsの日記
第12回 データマイニング+WEB ＠東京 ( #TokyoWebmining 12th)−機械学習MapReduce・大規模R解析 祭り− に参加してきました。 http://tokyowebmining12.eventbrite.com/ 以下、メモです。 1.「MapReduce〜入門編：仕組みの理解とアルゴリズムデザイン〜」 (講師：@doryokujin ） (発表30分+ 議論30分) Map Reduce 〜入門編：仕組みの理解とアルゴリズムデザイン〜 View more presentations from Takahiro Inoue ランダムアクセスを避け、シーケンシャルアクセス。シーケンシャルな読み取りに限定して高速化 MAP ReduceにSSDはあまり効果なし？ SSDだと早くなるけど、如何せん高い Splitフェーズ 複数のmap処理を可能にするためデータを分割
R言語で構造方程式モデリング その1 - yokkunsの日記
行動科学などの領域では、重さや長さのように直接観測可能な特性だけでなく、「先高感」「知能」「ブランドイメージ」のように直接測定出来ない特性である構成概念（潜在変数）を扱う必要がある。 構造方程式モデリングは、構成概念や観測変数の性質を調べるために集めた多くの観測変数を同時に分析するための統計的方法。 構造方程式モデリング 多変量解析の1手法 第2世代の多変量解析 伝統的な統計手法を下位モデルとして実行可能 因子分析法 多変量解析 パス解析法 時系列解析 etc... 変数の分類 方程式モデルには、様々な種類の変数が登場するため、ここでは、3つの観点から分類しその性質を確認する 観測変数と潜在変数 観測変数 : 直接観測出来る変数。 潜在変数 : モデルに導入した直接観測出来ない変数。構成概念 構造変数と誤差変数 構造変数 : 考察の対象となっている構成概念を含んでいる変数 誤差変数 : 考
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