Overview If you are running RStudio Workbench (previously RStudio Server Pro) behind a proxy server, you need be sure to configure the proxy server so that it correctly handles all traffic to and from RStudio Workbench. Beyond the normal reverse proxy configuration you'd apply for any HTTP server application, you also need to to ensure that websockets are forwarded correctly between the proxy serv
概要 すぐに使えるKNBCコーパスを対象に、モダンなRの書き方でテキスト解析したときのメモです。TF-IDFや共起頻度（ネットワーク作成）、LDAやGloVeまでをパッケージで実行しました。 解析済みブログコーパス 定義・設定 最初に処理で利用するライブラリの読み込みや定数・関数の定義。 library(pacman) library(widyr) # 読み込むパッケージ SET_LOAD_PACKAGE <- c("tidyverse", "Rcpp", "chunked", "tidytext", "visNetwork", "textmineR", "Matrix", "topicmodels", "LDAvis", "text2vec") # コーパスファイルの設定 SET_CORPUS_FILE <- list( DOWNLOAD_URL = "http://nlp.ist.i.
RStudioのチーフサイエンティスト、Hadley Wickham（ハドリー）が２月に行った講演のビデオがYouTubeに上がっていたので観た。 "Making Data Analysis Easier"というタイトルでの発表(スライドでは"Managing many models"になっているけど)で、ハドリー自身が考えている、データサイエンスに必要な可視化やモデリングを効率的に行うための手法について、彼の開発してきたパッケージを中心に説明している。 www.youtube.com 分かりやすく、具体例を交えた内容なので、是非YouTubeの動画を観てもらうのが良いと思うが、自分の頭を整理するためにもここでまとめておく。なお、発表スライドはクリエイティブ・コモンズライセンス3.0のもと、表示・非営利のラインセンスで再利用可能となっている。 Hadley Wickham (Chief S
https://blog.revolutionanalytics.com/2015/08/d…このページを翻訳 2015/08/17 · by Carl Nan, DeployR PM A new version of DeployR, the server-based framework that provides simple and secure R integration for application developers, is now available. (If you're new to DeployR, take a look at the DeployR Overview or download the white paper, Using DeployR to Solve the R Integration Problem.) The following list
Anaconda is a popular open-source Python distribution that includes more than 200 packages for scientific computing and data science. Recently, the …
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Intree: R package for randomforest interpretation 1. 森を見たい “Interpreting Tree Ensembles with inTrees” inTrees package (by Houtao Deng) を紹介します 第51回R勉強会＠東京（#TokyoR） 2. ランダムフォレスト 学習データのランダムサブセットで構築した様々な決定木の集合（＝森）の 予測結果 を統合する 分類 → 多数決 回帰 → 平均 ALL DATA Random subset Random subset Random subset … 3. 特徴変数の 重要度 も評価できます どれだけ予測力に貢献しているか という情報をもとに特徴変数の重要度を評価する 4. ランダムフォレスト 学習データのランダムサブセットで構築した様々な決定木の集合（＝
NMF: Algorithms and Framework for Nonnegative Matrix Factorization (NMF) Provides a framework to perform Non-negative Matrix Factorization (NMF). The package implements a set of already published algorithms and seeding methods, and provides a framework to test, develop and plug new/custom algorithms. Most of the built-in algorithms have been optimized in C++, and the main interface function provid
最近Rにおけるランダムフォレストの高速な実装としてrangerパッケージが発表された。 開発者が既存のランダムフォレスト実装パッケージと比較した論文をarxivに掲載している。 http://arxiv.org/pdf/1508.04409v1.pdf rangerは速い…のか？ 既存のランダムフォレスト実装としてrandomForest、randomForest、bigrf、randomForestSRC、Random Jungle、Rboristが比較されている。 私が扱うデータはほとんどがサンプルサイズ>>特徴量数というデータなので、Table2とFigure4が比較結果として参考になる。 Table2ではサンプルサイズ100,000、特徴量数100というデータに対して各パッケージの処理速度とメモリ消費量を比較している。 ざっとみた感じ高速なのは二値型の特徴量（dichotomous
R-bloggers R news and tutorials contributed by hundreds of R bloggers [This article was first published on HOXO-M - anonymous data analyst group in Japan - , and kindly contributed to R-bloggers]. (You can report issue about the content on this page here) Want to share your content on R-bloggers? click here if you have a blog, or here if you don't. 1. Overview dplyr is the most powerful package fo
はじめに 4月ということで、新卒が入ってきたりRを使ったことないメンバーがJOINしたりしたので、 超便利なdplyrの使い方を何回かに分けてまとめて行きます。 Rは知らないけど、SQLとか他のプログラミング言語はある程度やったことあるみたいな人向けです。 dplyrを使いこなす！シリーズ 基礎編以外も書きましたので、↓からどうぞ。 dplyrを使いこなす！Window関数編 dplyrを使いこなす！JOIN編 dplyrとは データフレームの操作に特化したパッケージです。 Rは基本的に処理速度はあまり早くないですが、dplyrはC++で書かれているのでかなり高速に動作します。 ソースの可読性もよくなるので、宗教上の理由で禁止されている人以外は使うメリットは大きいです。 処理可能なデータサイズの目安 あくまでも個人の環境に強く依存した感覚値ですが、1000万行、100MBぐらいのデータサイ
「ggplot2」パッケージを利用して多変数の特徴をプロットすることができるパッケージの紹介です。データの解釈に非常に便利なパッケージかと思います。また、複数のggplotオブジェクトのプロットが可能な「ggmatrix」コマンドも収録されています。 パッケージバージョンは2.1.2。実行コマンドはwindows 11のR version 4.1.2で確認しています。 #パッケージの読み込み library("GGally") ###データ例の作成##### n <- 50 TestData <- data.frame(Group = sample(pas
何気なくR-Bloggerのタイムラインを見ていたら、"CausalImpact: A new open-source package for estimating causal effects in time series | Google Open Source Blog"という記事がシェアされていたので見に行ってみたのでした。これはもう読んで字の如く「GoogleがキャンペーンがKPIにもたらす因果的影響を時系列から推定する」ためのRパッケージの話題で、その名も{CausalImpact}という。 ということで、ちろっと触ってみたので簡単にレビューしてみようと思います。本当は色々試してみたかったんですが、ちょっと手元に良いデータがないのでヘルプの事例のみでご勘弁を。。。 インストール 追記 (Jan 29 2020) 現在はCRANからインストールできます。 install.pack
This document introduces deep reinforcement learning and provides some examples of its applications. It begins with backgrounds on the history of deep learning and reinforcement learning. It then explains the concepts of reinforcement learning, deep learning, and deep reinforcement learning. Some example applications are controlling building sway, optimizing smart grids, and autonomous vehicles. T
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