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坂本俊之『作ってわかる! アンサンブル学習アルゴリズム入門』の誤植情報を集める - Qiita
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坂本俊之『作ってわかる! アンサンブル学習アルゴリズム入門』(C&R研究所, 2019) 出版社サイト： https://www.c-r.com/book/detail/1316 出版社サイトを見ても誤植情報がどこにも無かったので集めてみます。ページ誤正
- テクノロジー
- 2020/03/30 20:19

変化点分析：変化要因の可視化 - Qiita
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ECサイトなどでデータ分析やっていると「売上が下がった原因を調べてくれ」とかよく言われる。調べてみると確かに売上が減っている。これを changepoint パッケージで変化点を検出してみる。売上の変化点が3つ検出された。これに対して、売上を男女別に分けてみる。上が男性、下が女性。 1番目と3番目の変化は男性によるもの、2番目の変化は女性によるものである。これを可視化したい。 changepointExt パッケージというものを作った。 # 男女別の売上を作成 ------------------------------------------------------------- set.seed(314) sales_male <- c(rnorm( 50, mean = 500, sd = 50), rnorm(100, mean = 400, sd = 50), rno
- テクノロジー
- 2018/07/01 17:35
- R
- qiita
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Pythonの関数定義で引数にデフォルト値を持たせるときの注意点 - Qiita
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- テクノロジー
- 2018/03/28 00:28
R でいい感じの変化点を自動で算出する関数作った - Qiita
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（※実際使ってみるとイマイチだった） R の changepoint は変化点検出を行うパッケージです。しかし、CROPS を用いた最適変化点探索がちょっと面倒なので自動化する関数を書きました。 library(changepoint) auto_changepoint <- function(x, pen.value = c(1, 1000), minseglen = 5) { # CROPS で全ての変化点分割を算出 crops <- cpt.meanvar(x, penalty = "CROPS", pen.value = pen.value, method = "PELT", minseglen = minseglen) penaltys <- pen.value.full(crops) penaltys_diff <- rev(diff(penaltys)) # ペナルティグラ
- テクノロジー
- 2017/11/11 20:53
- R
Rでスパースモデリング：glmnetの便利な補助ツール - Qiita
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- テクノロジー
- 2017/11/03 00:07
Prophet で外れ値を検出して可視化する - Qiita
5 users
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Prophet は Facebook が作った時系列予測パッケージです。詳しくは次のスライドを参照してください。 Prophet入門【R編】Facebookの時系列予測システム Prophet入門【理論編】Facebookの時系列予測システム理論編のスライドにも書きましたが、Prophet が採用している時系列モデルは誤差が正規分布に従うと仮定しています。したがって、一度モデルのフィッティングを行えば、そこから大きく外れた値を正規分布の外れ値検出を使って検出することができます。これを行う関数を作成し、prophetExt パッケージに追加しましたので使い方を説明します。まずはデータを準備し、モデルのフィッティングを行います。 library(prophet) # データの読み込み df <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/f
- テクノロジー
- 2017/08/05 00:11
- ツール
JavaScript の奇妙な挙動クイズ - Qiita
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- テクノロジー
- 2017/03/13 09:50
- JavaScript
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R でベイズ最適化 (Bayesian Optimization) #rstatsj - Qiita
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bayesopt <- function(target_func, ..., iter = 10, kernel = c("matern5_2", "matern3_2", "square_exp"), acq_func = c("mutual_information", "confidence_bound"), k = 2) { if(!require(GPfit)) stop('install.packages("GPfit")') # Prepare ----------------------------------------------------------------- target_func <- match.fun(target_func) kernel <- match.arg(kernel) acq_func <- match.arg(acq_func) param
- テクノロジー
- 2016/05/06 11:14
R言語徹底解説の誤植情報を集めてみる - Qiita
4 users
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- テクノロジー
- 2016/02/14 23:36
R でプログラムスライシング #rstatsj - Qiita
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function (x, n = 6L, ...) { stopifnot(length(n) == 1L) n <- if (n < 0L) max(length(x) + n, 0L) else min(n, length(x)) x[seq_len(n)] } 最初の n 個の要素を取り出すだけなのに、複雑すぎませんか？コードをよく見てみると、二行目の if(n < 0L) で n が 0 より小さいかどうか判定しています。これは、head() に渡す n をマイナス値にすると、後ろから -n 個を取り除くという動作に変わるためです。
- テクノロジー
- 2016/01/09 18:01
- R
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統計を学ぶためのオンライン講義(MOOC)まとめ - Qiita
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- テクノロジー
- 2015/10/20 09:59
- statistics
Apache Spark ことはじめ(Scala版) - Qiita
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- 2015/08/26 12:34
- HDFS
- scala
dplyr で素数列挙 SQL #rstatsj - Qiita
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- 2015/08/14 23:40
【超訳】htmlwidgets パッケージの使い方 #rstatsj - Qiita
3 users
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この文章は、htmlwidgets パッケージの Vignette Introduction to HTML Widgets (2015-06-21) https://cran.r-project.org/web/packages/htmlwidgets/vignettes/develop_intro.html を適当に翻訳したものです。概要 htmlwidgets パッケージは、JavaScript ライブラリに対する R バインディングを作成するためのフレームワークを提供します。 HTML ウィジェットは次のことができます：従来の R プロットと全く同じように、データ解析のために R コンソールから使用できます。 R Markdown ドキュメントに埋め込むことができます。 Shiny ウェブアプリケーションに組み込むことができます。単独のウェブページとして保存でき、電子メールや
- テクノロジー
- 2015/08/13 19:11
rvest でログインしてスクレイピング #rstatsj - Qiita
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library(rvest) # ログイン状態のセッションを作る ------------------------------------------------------------ login_page <- html_session("https://www.slideshare.net/login") login_form <- html_form(login_page)[[1]] %>% set_values(user_login="[email protected]", user_password="****") session <- submit_form(login_page, login_form) # ログイン状態でスクレイピング ---------------------------------------------------- session %>% jump_
- テクノロジー
- 2015/08/07 19:09
- R
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- .NET
【超訳】foreach パッケージの使い方 #rstatsj - Qiita
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この文章は、foreach パッケージの Vignette Using The foreach Package http://cran.r-project.org/web/packages/foreach/vignettes/foreach.pdf を適当に翻訳したものです。 1 イントロダクション R の最も便利な機能の一つとして、インタラクティブなインタプリタが挙げられます。これは、R を学んだり試しに使ってみたりするのを非常に簡単にします。これがあることで、R は電卓のように気軽に使うことができ、算術演算、データセットの表示、プロットの生成、モデルの作成を行うことができます。新しく R を始めたユーザは、いずれそのうち、いくつかの操作を繰り返し実行する必要が出てきます。ひょっとすると、結果の分布を知るために繰り返しシミュレーションを走らせたいのかもしれません。ひょっとすると、ある関
- テクノロジー
- 2015/07/16 09:20
- R
- it
dplyr の select() の引数に指定可能なバリエーションまとめ #rstatsj - Qiita
12 users
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福島真太朗『データ分析プロセス』を読んでいると、dplyr の select() の使い方で知らないものが載っていた。調べてみると、select() は引数に様々なバリエーションを受け付けることができることを知ったので、ここにまとめておく。これらのカラム選択方法は summarise_each(), mutate_each() においても全く同様である。さらに、tidyr パッケージの各種関数(gather()など)に対しても同じようにして使える。 1. 全コード一覧性のために、最初に全コードを載せておく。以降のセクションでは一つずつ実行結果を含めて解説する。 # データの準備 ------------------------------------------------------------------ library(dplyr) library(nycflights13)
- テクノロジー
- 2015/07/02 19:15
- dplyr
- R
dplyr でデータベースを扱うときの情報をそろそろまとめておく #rstatsj - Qiita
18 users
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みんな大好き dplyr では、データソースとしてデータベースを扱うことができます。この機能は非常に便利なんですが、私以外に使っている人を見たことないです。みんな知らないだけかもしれないので、Web上で読める情報をここにまとめておきます。まず使い始めたい人は本家 Hadley の書いた Vignette Databases この Vignette を日本語で解説してくれる @dichika さんの記事 dplyrとデータベースあたりを読むといいと思います。 Vignette にはなぜか CASE 式の書き方が載っていないので次の記事も読むといいです。 dplyr で DB にクエリを投げる時に CASE 式を使いたいこれで基本的なやり方はわかったはずです。あとは DB が PostgreSQL なら環境変数を使って文字化けを防いだり接続を楽にしたりできます。 dplyr、Pos
- テクノロジー
- 2015/05/21 20:31
- dplyr
- R
- 資料
- まとめ
Stan のデータ型についてまとめてみた - Qiita
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1-1. 配列(array)について配列は任意の型を要素に持つことのできるコンテナです。したがって、real と int の配列だけでなく、vector や matrix を要素として持つ配列を作ることができます。二次元配列は、実際は一次元配列を要素に持つ配列です。 real x[M, N] という配列があったとき、x[m, n] は x[m][n] の簡易的な書き方です。 1-2. 行列(matrix)と配列(array)の違い Stan において、matrix と array は明確に異なる役割を持っています。 matrix は数学の行列を表現するためのもので、array は複数の要素を持つためのコンテナです。したがって、matrix に対しては行列演算(行列積など)を行うことができますが、array に対してはこれを行うことはできません。また、matrix は線形代数関数(
- おもしろ
- 2015/03/20 09:34
- Stan
- R
- データ
- まとめ
dplyr で PostgreSQL の first_value() を使う #rstatsj - Qiita
3 users
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- テクノロジー
- 2015/03/18 08:48
Scala - Slick 2.0 で SQLite に接続してみる - Qiita
14 users
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name := "SlickTest" version := "0.1" scalaVersion := "2.10.3" libraryDependencies ++= Seq( "com.typesafe.slick" %% "slick" % "2.0.2", "org.slf4j" % "slf4j-nop" % "1.6.4", "org.xerial" % "sqlite-jdbc" % "3.7.2" ) import scala.slick.driver.SQLiteDriver.simple._ import java.io.File object SlickTestMain { // database フォルダの test.sqlite3 ファイルをデータベースとして使用 val DatabasePath = "./database/test.sqlite3" // デ
- テクノロジー
- 2015/03/02 16:07
- あとで読む
Python のヒアドキュメントを見やすくする小技 - Qiita
3 users
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- テクノロジー
- 2015/02/26 17:34
R6 class さっそく調査 #rstatsj - Qiita
6 users
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- テクノロジー
- 2015/02/22 10:29
- R
RStudio から shinyapps.io に簡単にデプロイできるようになってた件 #rstatsj - Qiita
3 users
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- テクノロジー
- 2015/02/08 11:16
インストールされてる R パッケージの依存関係を可視化する #rstatsj - Qiita
6 users
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library("dplyr") library("pforeach") library("stringr") library("igraph") data1 <- installed.packages() %>% data.frame %>% filter(is.na(Priority)) to_canonical <- function(pkg_names) { pkgs <- Map(function(x) str_split(x, " ")[[1]][1], pkg_names) %>% unlist %>% unname pkgs[pkgs %in% data1$Package] } to_pkg <- function(pkg_str) { str_split(pkg_str, ",") %>% Map(str_trim, .) %>% Map(to_canonical, .)
- テクノロジー
- 2015/02/03 19:15
- R
- tips
dplyr、PostgreSQL、Windows の組み合わせで文字化けを防ぐ - Qiita
6 users
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- テクノロジー
- 2015/02/03 12:14
- DB
- windows
OpenBLAS で R を高速化 - Qiita
10 users
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- テクノロジー
- 2015/01/19 20:44
- BLAS
- 高速化
- R
R でランダムに日付を生成する #rstatsj - Qiita
15 users
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- 2014/12/06 09:00
- データ
rvest すげえ。#rstatsj - Qiita
26 users
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- テクノロジー
- 2014/11/26 20:29
- スクレイピング
- R
- package
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- rvest

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