Rによる大規模データのプロット
2. データ量が多いとき 「Rによる散布図行列の描き方」では、あやめの 花のデータを使用している。データ数は150。 もしデータが 数万レコード あったら??? Sepal.Length 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 4.55.56.57.5 2.02.53.03.54.0 Sepal.Width Petal.Length 1234567 4.5 5.5 6.5 7.5 0.51.01.52.02.5 1 2 3 4 5 6 7 Petal.Width 3. 3万レコードの擬似ミクロデータ 就業を黒、不就業を赤、不詳を黄に色分けしたが 多くのデータが重なり合うと、もはや わけがわからない 0.0e+00 5.0e+06 1.0e+07 1.5e+07 0e+004e+068e+06 擬似ミクロ（実軸） 実収入 消費支出 4.0 5.0 6.
都立大 自然言語処理研究室 - 自然言語処理を学ぶ推薦書籍
自然言語処理を学ぶ推薦書籍を紹介します。2021年03月現在、自然言語処理を勉強したい理工系の学生・エンジニアの人は、以下の本を推薦します。 （概要）自然言語処理（放送大学出版） （理論）言語処理のための機械学習入門＋深層学習による自然言語処理 （実装）Python 機械学習プログラミング 第3版 自然言語処理を勉強したい、非理工系・非エンジニアの人には、以下の本を推薦します。 （数式なし）自然言語処理の基本と技術 （数式あり）自然言語処理（放送大学出版） オライリーから出ている「入門 自然言語処理」は特殊な本（詳しい人がこれを使ってレクチャーしてくれるならともかく、独習に向いていない）で、Python 2 で書かれているだけでなく、すでに動かなくなったコードも多々あり、2019年時点では読まない方がいい本です。（それでもどうしても、意地でも読みたい人は、本家にある Python 3 対応
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