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リストをデータフレームの形に直すためにはdo.callを使うのが王道？（コチラ）っぽいんだけど、関数名を文字列で指定するのが気持ち悪いので同じような動作をReduceで再現してみた。こっちのほうが好き。 > x <- list(x = 1:5, y = 101:105, z = 1001:1005) > do.call("rbind", x) [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] x 1 2 3 4 5 y 101 102 103 104 105 z 1001 1002 1003 1004 1005 > Reduce(function(a,b)rbind(a,b),x) [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] a 1 2 3 4 5 b 101 102 103 104 105 b 1001 1002 1003 1004 1005 > do.call("cbind",
2011/01/29 第11回R勉強会＠東京(Tokyo.R #11) で講師をしてきました。 「R言語による Random Forest 徹底入門 −集団学習による分類・予測−」。 Random Forest は"機械学習"の方法論で、集団学習により精度高い判別・予測を実現します。 双方向の進行で、質疑応答・議論含め 合計60分で話しました。 「R言語による Random Forest 徹底入門 −集団学習による分類・予測−」 - #TokyoR #11View more presentations from Koichi Hamada. 隠れ Random Forest 祭り 今回のTokyo.R、実は「隠れ Random Forest 祭り」。直前の３トーク、「3. caretパッケージの紹介」(id:dichika [Twitter:@dichika])、「4. RにおけるHPC
統計解析・データマイニングに特化した言語である R言語。 Hadoop Streaming を使った R言語でのMapReduce実装を以下に紹介。 Hadoop Streaming で標準入出力を用いデータの受け渡しを行い、files オプションで R の mapper, reducer を配布し実行。 例えば、WordCountはR言語のMapReduce実装で以下のように書ける。 mapper.r #!/usr/bin/Rscript con = file(description="stdin",open="r") while (length(line <- readLines(con, n = 1, warn = FALSE)) > 0) { line <- unlist(strsplit(line, "\t")) for(word in line){ cat(sprintf("%
ニュースを見ていたら、うさぎ年は株価が上がるという報道があった。ちょうどいいので、プロット＆スタッツ。仮説検定とか時代遅れですいません。 分布とQQプロット 正規性の検定 > shapiro.test(dat$Ratio) Shapiro-Wilk normality test data: dat$Ratio W = 0.9393, p-value = 0.004586 シャピロはすぐ正規分布じゃないって言う。QQプロット見る限り、上側二つが外れてるせいかな。 等分散性の検定 > bartlett.test(Ratio~eto, dat) Bartlett test of homogeneity of variances data: Ratio by eto Bartlett's K-squared = 14.6222, df = 11, p-value = 0.2005 一応、等分散性は
Another variation of the variable width column chart is a Marimekko chart or mosaic chart or eikosogram. In many marketing departments this chart is used to show proportion of a product market by region, and proportion of region by product. Jon Peltier’s tutorial demonstrates the technique to create one in Excel. Let’s attempt to do the same in ggplot2. We start with creating the dataframe to work
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