CCNAイーグル 〜 CCNA ( 640-802J ) 模擬試験 〜
・ CCNAイーグルの試験問題と解答を丸暗記すればCCNA試験に合格できるという訳ではありません。あくまで 模擬試験ですので、CCNAに合格するためには先ずCCNA教科書で学習して、その試験範囲の各分野を理解 することが大切です。とはいえ、一回目のチャレンジで85%以上を正解できる人は一発合格できると思います。 ・ CCNAイーグルの試験問題は最終的に超厳選200問にする予定です。毎日少しずつ問題を増やしていきます。 ・ CCNAイーグルの試験問題 or 解答 or 解説に納得いかない内容があればこちらまでご連絡を頂けると幸いです。 ご指摘がご最もである場合は内容の修正に迅速に対応させて頂きます。ご感想やご意見もお待ちしております。
Rプログラム (TAKENAKA's Web Page)
R でプログラミング：データの一括処理とグラフ描き 11. データファイルの順次処理：ファイル名のいろいろな決め方 まずは前の章の復習です．いくつものデータファイルを読んで処理する場合の基本的な 流れは， for (...）{ # ファイルごとの繰り返し ファイル名を設定する． ファイルの内容を読み込む． 読み込んだデータを使ってなんらかの処理をする． } とうものでした．前の章では，読み込むデータファイルの名前を プログラム中に書き並べるという素朴な方法をためしてみました． この章では，ほかの方法を紹介します． ファイル名を規則的に生成する ファイル名が規則的についているなら，プログラムのなかで生成することができます． こういうプログラムが書きやすいように，データファイルを作る段階からファイル名に 工夫をしておくとよいでしょう． プログラム中でのファイル名生成には， sprintf が活
tidyr: シンプルなデータ変形ツール
data.frameを縦長・横広・入れ子に変形・整形するためのツール。 dplyr や purrr と一緒に使うとよい。 reshape2 を置き換えるべく再設計された改良版。 tidyverse に含まれているので、 install.packages("tidyverse") で一括インストール、 library(tidyverse) で一括ロード。 https://r4ds.hadley.nz/data-tidy.html https://github.com/tidyverse/tidyr vignette("tidy-data") demo(package = "tidyr") https://speakerdeck.com/yutannihilation/tidyr-pivot パイプ演算子 |> についてはdplyrを参照。 Pivoting: 縦長 ↔ 横広 https://
reshape2でデータ整形 - My Life as a Mock Quant
パッケージのサンプルを例に手を動かす。 まずはパッケージのロード＆使うデータ（airquality）の確認。 このairqualityデータフレームは「ozone,solar.r,wind,temp,month,day」を列に持つデータフレームということ。 > library(reshape2) > names(airquality) <- tolower(names(airquality)) > str(airquality) 'data.frame': 153 obs. of 6 variables: $ ozone : int 41 36 12 18 NA 28 23 19 8 NA ... $ solar.r: int 190 118 149 313 NA NA 299 99 19 194 ... $ wind : num 7.4 8 12.6 11.5 14.3 14.9 8.6
R による統計処理
「Rによる統計解析」 オーム社 刊 サポートページ 目次 第1章 Rを使ってみる 第2章 データの取り扱い方 第3章 一変量統計 第4章 二変量統計 第5章 検定と推定 第6章 多変量解析 第7章 統合化された関数を利用する 第8章 データ分析の例 付録A Rの解説 付録B Rの参考図書など はじめに R とは何か，何ができるかのリンク集（日本のもののみ） R を使うためにはどうしたらいいの？ データなどの読み書き R の定石（R に限らずプログラミングの定石も） R を使って実際に統計解析をする AtoZ 一連の流れ データファイルの準備をする 分析してみる 分析結果を LaTeX で処理したり，ワープロに貼り込んだりする 道具立て 連続変数データをカテゴリーデータに変換 カテゴリーデータの再カテゴリー化 度数分布表と度数分布図の作成 散布図・箱髭図の描画 クロス集計（独立性の検定，フィ
【 R言語 】アソシエーション分析の結果はいろんなグラフに出力できる - Qiita
ネットサーフィンをしていたら、以下のサイト（ リンク先 Hatena Diary Analyze IT に面白い事が書いてあった 【 書かれていたこと 】 アソシエーション分析の結果はいろんなグラフに出力できる！ 面白かったので、上記サイトを丸写し（写経）して実行してみた ※ arules パッケージの組み込みデータ Grocieries でアソシエーション分析した結果をいろんなグラフをつかって可視化していきます 1. 3次元散布図 library(arules) library(arulesViz) data(Groceries) rules <- apriori(Groceries, parameter=list(support=0.001, confidence=0.5, maxlen=6)) plot(rules)
43. データの結合（マージ）と整列（ソート） - R-Source
x と y を併合（マージ）する．通常は引数に all=T を指定し，データを全て残す．all=T を指定しなければデータの共通部分が結果として返される． id <- c("A","C","E") height <- c(158,177,166) D1 <- data.frame(ID=id, H=height) id <- c("A","B","D","E") weight <- c( 51, 55, 57, 55) D2 <- data.frame(ID=id, W=weight)
R-Source
mydouble <- function(x) 2*x mydouble <- function(x) { return( 2*x ) # 上と同じ関数定義 } mydouble(2) [1] 4 新しい演算子の定義 新しい演算子を定義することも出来る．以下では R には用意されていないインクリメント演算子 %+=% ，%-=% を定義している．以下に示した通り，新しく作成した演算子を定義する場合は演算子を ”” で囲まなければならない． "%+=%" <- function(x, y) x <<- x + y "%-=%" <- function(x, y) x <<- x - y x <- 1; (x %+=% 2) [1] 3 (x %-=% 3) [1] 0 関数の返す値（返り値） R では手続きも関数もそれぞれ「関数」と呼ぶのだが，本来の関数として用いるのならば返す値を明示的に指
コマンドライン引数と終了ステータス
多くのプログラムに対して、起動時にコマンドライン引数(あるいは短く引数と呼ぶ)という形で情報を渡すことができます。例えば、 lsコマンドを引数なしで起動すると、カレントディレクトリのファイルをリストアップできますが、ls /bin のように引数としてディレクトリ名を与えることで、他のディレクトリのファイルもリストアップできます。 また、ls -lのように -l という文字列を引数に与えることにより、ls の動作を変え、ファイルについての詳細な情報を出力するように指示できます。この -l のようにプログラムの動作の変更を指示するための引数をオプションスイッチと呼びます。短く「オプション」または「スイッチ」と呼ぶこともあります。 emacs を引数なしで起動してから編集するファイルを開くこともできますが、emacs report1のように、ファイル名を引数として与えて起動すれば、起動と同時にそ
Rの自己組織化マップ(SOM)で文字が重ならないようにする方法
Rでsom関数を使って自己組織化マップを作った後、各ユニットの座標に文字列をplotした場合、同じユニットに配置された文字列の重なりが気になることってありますよね。 下記は、放送大学の「データからの知識発見」という授業のテキストからの引用です。 入門者向けの講義なので、サンプルコードのシンプルさを優先したのか、文字の重なりについての対処はありません。用いられていた入力のデータ数（動物の数）が14、同じ場所に配置されてしまったデータが最大で2個なので、なんとか読み取れます。ライオンとトラが重なると「ライトオン」っぽくなるというのはトリビアですね。 ただ、データ数が多くなって、3つも4つも重なってくると、読み取れなくなって実害が出てくると思います。 「データマイニング入門」（わたせせいぞうの表紙のシリーズのやつ）では、そこに一工夫されていて、$visualで得られる座標をそのまま使うのではなく
53. グラフィックスパラメータ（弐） - R-Source
グラフィックスパラメータの一時的変更 この節で紹介するグラフィックスパラメータは，関数 par() で設定することが出来るし，関数 plot() や多くの高水準作図関数の引数としてグラフィックスパラメータを設定することも出来る．例えばプロット点の形を指定するパラメータ pch に関しては，以下の 2 通りの設定方法を用いることが出来る．ただし，関数 par() で設定した場合は，設定した後はもう一度パラメータ値を変更するまではそのままの設定値が使われるが，作図関数の引数としてグラフィックスパラメータを設定した場合は，そのときの作図の場合のみ設定値が使われる (それ以後は直前までの設定値が使われる) ． plot(1:10, pch="+") # 一時的にプロット点の形を "+" に変更する par(pch="+") # これ以後，プロット点の形をずっと "+" に変更する plot(1:1
Ｒで作成したグラフをＨＴＭＬ＋Javascriptで書き出し（東電からデータ読み込み例で） - ウィリアムのいたずらの、まちあるき、たべあるき
ウィリアムのいたずらが、街歩き、食べ物、音楽等の個人的見解を主に書くブログです（たま～にコンピューター関係も） AITCオープンラボ 「R言語で始めよう、データサイエンス（ハンズオン勉強会） 〜機械学習・データビジュアライゼーション事始め〜」 に行ってきた！その内容のうち、（順番違うけど）Javascript連携をメモメモ （基礎、機械学習、ビジュアライゼーション、Javascript連携と話は続く） なお、この講義は http://www.slideshare.net/yasuyukisugai/r-charts の内容に沿って行われました。 (ソースプログラムはそのサイトより引用） ・rで処理したデータをＪａｖａｓｃｒｉｐｔライブラリを利用して可視化、 ・ＨＴＭＬ５を作成 ■HighchartsでＲのグラフ→Javascriptへ Highchartsなどサポート（ただし、Javasc
{Rcpp}を入れる時はシステム内に既にあるgccに注意 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
最近こんな素晴らしい勉強会があったと知りまして。主催は7月の1ヶ月間で何故か3回も一緒に飲んだこの人。 第1回BUGS/Stan勉強会を開催しました 元々WinBUGSは{R2WinBUGS}経由で使っていたんですが、やっぱり{Rcpp}経由でC++コンパイラで高速で走るStan良さそうだなーということで{RStan}を入れてみようと思ったのでした。 ・・・ところが。RStan Getting Startedに書いてある手順を何度やっても色々エラーが出まくって動かないというorz 仕方ないのでTwitterでオッサン大仏様やら冒頭記事のブログ主に聞くなりして、ようやく解決して{Rcpp}も{RStan}も動くようになったのでした。 ということで、その一部始終を簡単にまとめておきます。まだるっこしい説明が嫌だという人は、全てすっ飛ばして一番後ろの「結論」だけ読めばOKです。 前提 最初に僕の
Google流 JavaScript におけるクラス定義の実現方法
目次 2019年追記 はじめに クラス実現のために必要な JavaScript の言語仕様 function this call new 演算子 prototype チェーン プロパティ: prototype Google Closure 流のクラスの実現方法の概要 クラスの宣言とコンストラクタの定義 メンバ変数 (インスタンス変数) メソッド定義と呼び出し private, protected 継承 プロトタイプチェーンを利用してメソッドを親クラスから引き継ぐ 親クラスのコンストラクタの呼び出し メソッドオーバーライドと親クラスのメソッドの呼び出し 多重継承 abstract, interface inherits の実際のコード 良くないクラス実現方法 ES6 のクラス 2019年追記 この記事ではclassが導入されたES6以前のJavaScriptでどのようにクラスに相当するものを
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Smile. Tomorrow will be worse. - AABBDD
Rの関数定義の基本 - RjpWiki
row.names で merge する - Qiita
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offline installation of rCarts error · Issue #476 · ramnathv/rCharts