RでつくるWebアプリ～rApache編～サイバー系 自己紹介 和田 計也（@wdkz） 静岡県袋井市出身 サイバー系企業でデータマイニングエンジニア職 最近は大きなグラフの仕事してます 前職はバイオベンチャー バイオマーカ探索してた 学生時代は枯草菌の研究 2012/5/26 2
R言語プログラミング： データ型・操作 - hamadakoichi blog
統計解析・データマイニング言語である R言語のデータ型・操作をソースコードを用い紹介する。記載しているソースは、R Console上や EclipseでR-Scriptとして、そのまま実行可能である。 R Consoleでの実行例 (Rのインストール・環境設定はこちら) EclipseでのR-Scriptとしての実行例 (RをEclipseで実行するための方法はこちら) R のデータ型 Rのデータ型には integer(整数), numerical(実数), complex(複素数), character(文字), logical(論理)、および、Vector(ベクトル), matrix(マトリクス), data.frame(データフレーム), array(配列), list(リスト)がある。以下にそれぞれ説明する。 Vector 1次元(1行または1列)のデータセットを Vector
Rcpp: Seamless R and C++ Integration
Rcpp: Seamless R and C++ Integration Synopsis The Rcpp package help to integrate R and C++ via R functions and a (header-only) C++ library. All underlying R types and objects, i.e., everything a SEXP represents internally in R, are matched to corresponding C++ objects. This covers anything from vectors, matrices or lists to environments, functions and more. Each SEXP variant is automatically mappe
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Revolution Analytics - 統計用言語Rの商用化
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第11回R勉強会＠東京（Tokyo.R#11）を開催しました。 - yokkunsの日記
第11回R勉強会＠東京（Tokyo.R#11）を開催しました！ Rによるデータサイエンス第?部 第6章 自己組織化マップ 発表者 : @bob3bob3さん Tokyo r 11_self_organizing_mapView more presentations from Bob#3. 要は、脳内メーカー（？） 大規模データ向け 主成分分析や因子分析に比べて、何が変わってくるのかが良く分からない ggplot2：パッケージ製作者（Wickamさん）の話を聞いて 発表者 : @aad34210さん ggplot2 110129View more presentations from aad34210. こんな人向け デフォルトのplotでは物足りない 簡単にきれいなグラフ描きたい 基本的な使い方 ggplot qplot グラフの重ねがき ggplotの場合 : ~+ geo_jitter
Tokyo r11caret
The document proposes a procedure for beginners to use support vector machines (SVMs) that first transforms data into the format required by SVM packages, conducts simple scaling on the data, considers the radial basis function (RBF) kernel, uses cross-validation to find the best parameter values for C and γ, trains the full training set with the best parameters, and tests the model. This procedur
Rによるハイパフォーマンスコンピューティング入門聴講まとめ
1/24（月）に統計数理研究所で開催された 「Rを使ったハイパフォーマンスコンピューティング入門」 を聴講した際のまとめ。どなたでも編集できますので加筆修正あればぜひお願いします。
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Rにおける大規模データ解析(第10回TokyoWebMining)
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