DataExplorerパッケージで探索的データ解析を手助けする - Qiita
概要 DataExplorerは探索的データ解析を手助けするR言語のパッケージ ggplot2パッケージをラップしており、関数ひとつでデータセットを可視化できる 可視化結果をまとめたHTML形式の定型レポート生成も手軽 前書き 探索的データ解析(EDA: Exploratory Data Analysis)とは？ S-PLUS -トップ > 製品概要 > 探索的データ解析」より引用。 探索的データ解析は、1960年ごろより有名な統計学者J.W.Tukeyによって提唱されたもので、データの解釈にあたっては「まずモデルありき」ではなく、モデルを仮定する前に現実的な立場で、データの示唆する情報を多面的に捉えるという、解析初期のフェーズを重視したアプローチです。 それ以前は、あらかじめモデルを用意して、データをあてはめて確率計算を行っていました。しかし現実には、複雑な現実のデータ構造の中から、最適
reticulateパッケージでPythonを使う - Qiita
概要 reticulateパッケージはPythonを活用するRのパッケージ reticulateパッケージの使い方とライブラリ利用例を実行結果を提示して確認 試したライブラリはSentence Piece, Pytorch, AllenNLPなどは動作している （本記事ではRを「パッケージ」とPythonを「ライブラリ」という風に書き分けています） 前書き 有用なライブラリがPythonで開発されているため使いたくなりますが、Pythonはわからない・書けないというRユーザーは未だに多くいらっしゃいます。 しかしながら、すでにあるPythonライブラリの関数にデータを適用した結果だけが欲しいのであれば、reticulateパッケージで事足りてしまうようです。 同様のパッケージには以前に紹介したPythonInRやrPythonなどがありますが、reticulateがリリースされてからは私は
Rパッケージ群をもっとも支えるパッケージ - Qiita
概要 週末用のLT資料を作成中に「Rパッケージで最も多く他から参照されているパッケージ」が気になったので、Rのリハビリを兼ねて確認に用いたコードをメモとして残します。 （公開後に追記しました） # 読み込むパッケージ SET_LOAD_PACKAGE <- c("dplyr", "miniCRAN", "iterators", "pforeach", "tools", "knitr") # パッケージリストを用いるCRANリポジトリ # 再現性を持たせるため、スナップショットを指定 SET_PACKAGE_REPOSITRY <- "https://mran.revolutionanalytics.com/snapshot/2016-08-13/" # パッケージ数を求める依存関係の種類 SET_DEP_TYPE <- c("Depends", "Imports", "LinkingTo"
モダンなRによるテキスト解析 - Qiita
概要 すぐに使えるKNBCコーパスを対象に、モダンなRの書き方でテキスト解析したときのメモです。TF-IDFや共起頻度（ネットワーク作成）、LDAやGloVeまでをパッケージで実行しました。 - 解析済みブログコーパス 定義・設定 最初に処理で利用するライブラリの読み込みや定数・関数の定義。 library(pacman) library(widyr) # 読み込むパッケージ SET_LOAD_PACKAGE <- c("tidyverse", "Rcpp", "chunked", "tidytext", "visNetwork", "textmineR", "Matrix", "topicmodels", "LDAvis", "text2vec") # コーパスファイルの設定 SET_CORPUS_FILE <- list( DOWNLOAD_URL = "http://nlp.ist.
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