Emacs customizations for julia-mode
I find the following customizations very useful for editing Julia code in Emacs. Add them to julia-mode-hook, eg (defun customize-julia-mode () "Customize julia-mode." (interactive) ;; my customizations go here ) (add-hook 'julia-mode-hook 'customize-julia-mode) Highlight FIXME/TODO/… When I just want to note something in a comment for future reference, I prefer to have certain words highlighted.
RユーザーのためのJulia100問100答 - りんごがでている
R Adevnt Calendar 8日目の記事です。大幅に遅れて大変申し訳ないです。 この記事ではR言語ユーザーのために100問100答形式でJuliaを紹介していこうと思います。 Julia言語 Juliaってどういう言語なの? Juliaは高レベルでハイパフォーマンスな技術計算のための動的言語だよ。書きやすさと実行速度の両立がウリの言語だよ。 誰が作ってるの? 主にボストンのMITの人達が中心に作っている言語だよ。特にJeff Bezonson, Stefan Karpinski, Viral Shah, Alan Edelmanの4人が初期の重要人物だよ。 自由に使えるの? Juliaの処理系はMITライセンスで配布されているから、商用でもなんでもかなり自由に使えるよ。 どれくらい速いの? すごく速いよ！大体C言語の2倍以内くらいの収まる速度だよ。 Rと比較してどうなの? 数倍から
Juliaによる機械学習の予測モデル構築・評価 - sfchaos's blog
これは，Julia Advent Calendar 2014 14日目の記事です．MLBaseパッケージを用いて機械学習の予測モデルを構築し，評価する方法について説明します． 以下では，Julia0.3.2，MLBase0.5.1，DecisionTree0.3.4，RDatasets0.1.1を使用しています． Juliaで使用できる機械学習の手法 Juliaで使用できる機械学習の手法には，以下のようなものがある． 手法 パッケージ 決定木 DecisionTree ランダムフォレスト DecisionTree, RandomForests(by @bicycle1885さん) サポートベクタマシン SVM, LIBSVM 他の手法については，Awesome Machine Learningにまとまっている． ランダムフォレストを試してみる Juliaでランダムフォレストを実行するために
Juliaで前処理
7. 7 dplyr実行例 iris2 <- iris[iris$Sepal.Length > 7.0, ] iris2[["SLM"]] <- mean(iris2$Sepal.Length) iris2 <- iris2[ , c("Sepal.Length", "Species", "SLM")] iris2 <- iris2[order(iris2$Sepal.Length), ] dplyr不使用 library(dplyr)を実行 iris2 <- iris %>% filter(Sepal.Length > 7.0) %>% mutate(SLM = mean(Sepal.Length)) %>% select(Sepal.Length, Species, SLM) %>% arrange(Sepal.Length)
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