Drag'n'Drop Pivot Tables and Charts, in Jupyter/IPython Notebook
Drag'n'Drop Pivot Tables and Charts, in Jupyter/IPython Notebook PivotTable.js is a Javascript Pivot Table and Pivot Chart library with drag’n’drop interactivity, and it can now be used with Jupyter/IPython Notebook via the pivottablejs module. This has been possible for RStudio users for a while now via rPivotTable, but why should they have all the fun? I first built PivotTable.js with a plan to
「相関係数ã€ã£ã¦ãªã‚“ã§ã™ã‹ï¼Ÿ -æ„味ã¨åˆ©ç‚¹ã¨æ¬ 点をã‚ã‹ã‚Šã‚„ã™ã- - Data Science by R and Python
「相関ã€ã£ã¦ä½•ï¼Ž 統計å¦ã‚’å¦ã‚“ã ã“ã¨ãŒã‚ã‚Œã°ã€èª°ã‚‚ãŒä¸€åº¦ã¯èžã„ãŸã“ã¨ãŒã‚る「相関ã€ã¨ã„ã†è¨€è‘‰ã€‚最近ã§ã¯ã€é«˜æ ¡ã§ã‚‚扱ã‚れる概念ã«ãªã£ãŸã‚ˆã†ã§ã™ãŒã€ã€Œç›¸é–¢ã€ã£ã¦ã„ã£ãŸã„何ã§ã—ょã†ã‹ï¼Ÿæ•™ç§‘書（ã¨ã„ã†åã®Wikipedia）ã«ã¯ã“ã†ã„ã†é¢¨ã«æ›¸ã‹ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚ 相関係数（ãã†ã‹ã‚“ã‘ã„ã™ã†ã€è‹±: correlation coefficient）ã¨ã¯ã€2 ã¤ã®ç¢ºçŽ‡å¤‰æ•°ã®é–“ã®ç›¸é–¢ï¼ˆé¡žä¼¼æ€§ã®åº¦åˆã„）を示ã™çµ±è¨ˆå¦çš„指標ã§ã‚る。原則ã€å˜ä½ã¯ç„¡ãã€âˆ’1 ã‹ã‚‰ 1 ã®é–“ã®å®Ÿæ•°å€¤ã‚’ã¨ã‚Šã€1 ã«è¿‘ã„ã¨ãã¯2 ã¤ã®ç¢ºçŽ‡å¤‰æ•°ã«ã¯æ£ã®ç›¸é–¢ãŒã‚ã‚‹ã¨ã„ã„ã€âˆ’1 ã«è¿‘ã‘ã‚Œã°è² ã®ç›¸é–¢ãŒã‚ã‚‹ã¨ã„ã†ã€‚0 ã«è¿‘ã„ã¨ãã¯ã‚‚ã¨ã®ç¢ºçŽ‡å¤‰æ•°ã®ç›¸é–¢ã¯å¼±ã„ã€‚å› ã¿ã« 1 ã‚‚ã—ã㯠−1 ã¨ãªã‚‹å ´åˆã¯ 2 ã¤ã®ç¢ºçŽ‡å¤‰æ•°ã¯ç·šå½¢å¾“属ã®é–¢ä¿‚ã«ã‚る。 ã“ã“ã§ã¯ã€ç›¸é–¢ã§ã¯ãªãã€ç›¸é–¢ä¿‚æ•°ã¨ã„ã†è¨€è‘‰ã‚’用ã„ã¦ã„ã¾ã™ã。「相関ã€ã¨ã„ã†ã®ã¯ã€2ã¤ä»¥ä¸Šã®ã‚‚ã¨ãŒã‚ã‚‹ã¨ãã«ã€ãれら
Bayes Independence Test - HSIC ã¨æ€§èƒ½ã‚’比較ã™ã‚‹-
1. å•é¡Œ 離散ã®å ´åˆ 連続ã®å ´åˆ HSIC 実験 ã¾ã¨ã‚ Bayes Independence Test - HSIC ã¨æ€§èƒ½ã‚’比較ã™ã‚‹ - 鈴木 è² å¤§é˜ªå¤§å¦ äººå·¥çŸ¥èƒ½å¦ä¼š 基本å•é¡Œç ”究会 (å®®å¤å³¶) 2014 å¹´ 3 月 3 æ—¥ Bayes Independence Test - HSIC ã¨æ€§èƒ½ã‚’比較ã™ã‚‹ 1 / 19 3. å•é¡Œ 離散ã®å ´åˆ 連続ã®å ´åˆ 実験 HSIC ã¾ã¨ã‚ å•é¡Œ: (x1 , y1 ), · · · , (xn , yn ) ã‹ã‚‰ã€X ⊥ Y ã‹å¦ã‹ã‚’検定 ⊥ ç›¸äº’æƒ…å ±é‡: I (X , Y ) := ∑∑ x PXY (x, y ) log y PXY (x, y ) PX (x)PY (y ) I (X , Y ) = 0 â‡â‡’ X ⊥ Y ⊥ Hilbert Schmidt independent criterion: 相関係数ã®éžç·šåž‹åŒ– 相関係数 (X
21世紀ã®æ‰‹æ³•å¯¾æ±º (MIC vs HSIC)
1. . ã¯ã˜ã‚ã« . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 世紀ã®æ‰‹æ³•å¯¾æ±º . . å‚考 . ...... 21 世紀ã®æ‰‹æ³•å¯¾æ±º @motivic 第 33 回 R 勉強会@æ±äº¬ 2013 å¹´ 8 月 31 æ—¥ @motivic 21 世紀ã®æ‰‹æ³•å¯¾æ±º 2. . ã¯ã˜ã‚ã« . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 世紀ã®æ‰‹æ³•å¯¾æ±º . . å‚考 目次 ...1 ã¯ã˜ã‚㫠自己紹介 ...2 21 世紀ã®æ‰‹æ³•å¯¾æ±º 20 世紀ã®ç‹¬ç«‹æ€§ã‚’見ã¤ã‘る方法ã®é™ç•Œ 21 世紀ã®ç›¸é–¢ï¼šMIC 21 世紀ã®æ¤œå®šï¼šHSIC test ã„ã–å‹è² ï¼ ...3 å‚考 å‚考文献 å‚考 HP @motivic 21 世紀ã®æ‰‹æ³•å¯¾æ±º 3. . ã¯ã˜ã‚ã« . . .
プãƒã‚°ãƒ©ãƒžãƒ¼ã®ãŸã‚ã®ç¢ºçŽ‡ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã¨ãƒ™ã‚¤ã‚ºæŽ¨å®š
プãƒã‚°ãƒ©ãƒžãƒ¼ã®ãŸã‚ã®ç¢ºçŽ‡ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã¨ãƒ™ã‚¤ã‚ºæŽ¨å®šÂ¶Pythonã¨PyMCã®ä½¿ã„方¶ベイズ推定(Bayesian method)ã¯ï¼Œç¢ºçŽ‡æŽ¨è«–ã®ãŸã‚ã®ã‚‚ã£ã¨ã‚‚é©åˆ‡ãªã‚¢ãƒ—ãƒãƒ¼ãƒã§ã‚ã‚‹ã«ã‚‚ã‹ã‹ã‚らãšï¼Œæ›¸ç±ã‚’èªã‚€ã¨ãƒšãƒ¼ã‚¸æ•°ã‚‚æ•°å¼ã‚‚多ã„ã®ã§ï¼Œã‚ã¾ã‚Šç©æ¥µçš„ã«èªã‚‚ã†ã¨ã™ã‚‹èªè€…ã¯å°‘ãªã„ã®ãŒç¾çŠ¶ã§ã‚る．典型的ãªãƒ™ã‚¤ã‚ºæŽ¨å®šã®æ•™ç§‘書ã§ã¯ï¼Œæœ€åˆã®3ç« ã‚’ä½¿ã£ã¦ç¢ºçŽ‡ã®ç†è«–を説明ã—，ãã‚Œã‹ã‚‰ãƒ™ã‚¤ã‚ºæŽ¨è«–ã¨ã¯ä½•ã‹ã‚’説明ã™ã‚‹ï¼Žæ®‹å¿µãªãŒã‚‰å¤šãã®ãƒ™ã‚¤ã‚ºãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã¯è§£æžçš„ã«è§£ãã“ã¨ãŒå›°é›£ã§ã‚ã‚‹ãŸã‚，èªè€…ãŒç›®ã«ã™ã‚‹ã®ã¯ç°¡å˜ã§äººå·¥çš„ãªä¾‹é¡Œã°ã‹ã‚Šã«ãªã£ã¦ã—ã¾ã†ï¼Žãã®ãŸã‚，ベイス推論ã¨èžã„ã¦ã‚‚「ã ã‹ã‚‰ä½•ï¼Ÿã€ã¨æ€ã£ã¦ã—ã¾ã†ã®ã§ã‚る．実際，著者ã®ç§ãŒãã†æ€ã£ã¦ã„ãŸã®ã ã‹ã‚‰ï¼Ž 最近ã®æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã®ã‚³ãƒ³ãƒ†ã‚¹ãƒˆã§è‰¯ã„æˆç¸¾ã‚’åŽã‚ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ããŸã®ã§ï¼Œç§ã¯ã“ã®ãƒˆãƒ”ックを復習ã—よã†ã¨æ€ã„ç«‹ã£ãŸï¼Ž ç§ã¯æ•°å¦ã«ã¯å¼·ã„æ–¹ã§ã‚る．ã—ã‹ã—ãã‚Œã§ã‚‚，例題や説明をèªã‚“ã§é ã®ä¸ã§
1
ランã‚ング
ランã‚ング
ランã‚ング
リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
最新ã®äººæ°—エントリーã®é…ä¿¡
j次ã®ãƒ–ックマーク
kå‰ã®ãƒ–ックマーク
lã‚ã¨ã§èªã‚€
eコメント一覧を開ã
oページを開ã
Togetter（トゥギャッター） on Twitter: "ã„ã¾ç››ã‚Šä¸ŠãŒã£ã¦ã„ã‚‹ã¾ã¨ã‚ã‚’ãŠçŸ¥ã‚‰ã›ã—ã¾ã™ã€‚「JTãŒã‚¿ãƒã‚³ã®å¥åº·è¢«å®³ã«ã¤ã„ã¦ã®è«–文をã€è‡ªåˆ†ãŸã¡ã®éƒ½åˆã®ã„ã„よã†ã«è§£é‡ˆã—ãŸã“ã¨ã«å¯¾ã—ã¦ã€å›½ç«‹ãŒã‚“センターãŒã‚¬ãƒã‚®ãƒ¬â†’ã“ã‚Œã¯ã„ã„大人ã®ã‚レ方ã¨å¥½è©•ã€ https://t.co/kye9KDhoos"
Seg
What’s wrong with a kernel density? | Statistical Modeling, Causal Inference, and Social Science
Jupyter Notebook Viewer
Power of a test - Wikipedia
MICã®è§£èª¬
{{#tags}}- {{label}}
{{/tags}}