![【山田祥平のRe:config.sys】 コンパクトカメラはなくなるの?](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/26b5812480daee4a9f8ff1ffeed39a9a5a46c5cf/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fpc.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fpcw%2Flist%2F1006%2F929%2F1.jpg)
1か月前にキターとつぶやいたものがついにCRANにきたのでそれについて書きます。 Colwise update https://t.co/AotXyUjYmv キター!— Hiroaki Yutani (@yutannihilation) 2016年5月31日 これは何なのか 複数のカラムに対して同じ処理をするとき、これまではmutate_each()、summarise_each()という関数がありました。 たとえば、Sepalから始まるカラムすべてにmin()とmax()を適用したいときはこんな感じです。 library(dplyr) iris %>% group_by(Species) %>% summarise_each(funs(min, max), starts_with("Sepal")) #> Source: local data frame [3 x 5] #> #> S
Everyday we are exposed to various chemicals via food additives, cleaning and cosmetic products and medicines -- and some of them might be toxic. However testing the toxicity of all existing compounds by biological experiments is neither financially nor logistically feasible. Therefore the government agencies NIH, EPA and FDA launched the Tox21 Data Challenge within the "Toxicology in the 21st Cen
はじめに 個人の興味の移ろいを、タグ付けの因果*1で視覚化できるのでは?と思い、試してみました。 今回も自分自身の「はてブ」で試しました。 視覚化までの流れ こちら(イベントの時系列分析による因果関係知識の獲得)を参考にアレンジして実装してみました。 流れを簡単にまとめると、次の通りです。 タグ付け系列を生成*2 タグ付け系列を、Kleinbergのバースト系列(列挙型)で連続化 連続化したタグ付け系列の全ペアについて、タグ間に因果関係が存在するかGranger因果検定でテスト テスト通過したタグ付け系列ペアについて、ネットワークで因果関係を描画 もっとたくさん表示した場合*3: 結果について なんだかそれっぽい因果もあるように見えますが、うーん…微妙。 微妙な理由を挙げてみると、次の通りです。 「まとめ」や「twitter」といった、興味対象自体ではないタグが邪魔する*4 個人だとデータ
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