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第29回R勉強会@東京( #TokyoR )に行ってきました

2/23に、第29回R勉強会@東京に行ってきました。

ATND
Togetter
場所

@doradora09さん 「初心者セッション1」
資料
Rには2000以上のパッケージがある。
用途別におすすめのパッケージはこちら。
CRAN Task Views
ググるとたくさん出てきてしまう。
Rのための検索エンジンが便利。
グラフを書きたい時はこれ
r-chart
JavaでのRの利用は
Rserveの利用
rJava
RipWikiにも

@h_chujoさん 「Rによるやさしい統計学 第7章 分散分析」
(資料は見つけ次第更新します。)
Rで分散分析。Rでやるには3つの標準の関数がある。
oneway.test ・・一原配置
aov もっとも一般的
anova 複数のモデル比較
裏ワザ。read.table("clipboard")でクリップボードからデータ読み込める。
こんな議論もありました。

@yokkunsさん 「Rでピボットテーブル」
前回の発表と同じ。急きょ登壇された。
参考資料
これも参考資料
ピボットテーブルとは、エクセルの集計ツールのようなもの。エクセルは手作業なので再現性がない。
reshape2で同じことができる。HTML出力可能。

@mikado_hitoさん 「Rで始めるかもしれない顧客ベース分析」
(資料は公開され次第リンクします)
顧客ベース分析とは、顧客のグループ、リピーターのこと。
顧客の離反の検出。小売業界の鈍化。売上の8割は2割の顧客によって支えられている。
顧客離反分析のパイオニアは通販分野。
3つの分析:RFM分析、離反分析、顧客離反分析。
RFM分析だとこれなんでしょうかね。

@showyouさん 「mboostパッケージについて」
資料
機械学習のboostingを行うパッケージ。

@Soultoruさん 「RでAHP」
資料
AHPは階層分析法のこと。
RにAHPのパッケージはない。
群馬大青木先生が作ったものがこのサイトにある。
行列の対角部を除く、下三角の要素でベクトルを作る。
ペルー大使館の人質事件でAHPは使われたらしい。
使われている分野は、いろいろ。マイクロソフトのソフトの品質評価など

@sfchaosさん 「シリーズ前処理2013:外れ値」
資料
やりたい分析の前処理が非常に大きなウェートを占める(8割以上)
前処理として、外れ値の検出をやりたい。
アプローチはいくつかある
参考資料  これも参考資料
外れ値は最終的に外す。置換することもある。

Kentaro Taguchiさん 「ベイジアンネットワークによる推論モデルの構築」
資料

以下はLT。ビールをいただきながらの楽しいLTとなりました。

@dichikaさん
Kaggle No.1サブミッター。
Rのcaretというライブラリがおすすめ。
サブミットの意義を力説されてました。わかります。

@kussuu000さん 「Rのコーディングを勉強してみた」
参考資料

@argyle320さん 「セイバーメトリクス」
セイバーメトリクスについて

@yuukicammyさん 「RとC++と画像処理 (PARR2)」
参考資料

@teramonagiさん 「Tokyo.R 白熱教室「これからのRcppの話をしよう」」
資料

@sanoche16さん 「信号検出理論とR」

いつも盛りだくさんのR勉強会、いろんな業種の方がいて、生でみなさまの
考えや感覚が読み取れて、とても勉強になります。
新宿は自宅からドアツードアで2時間弱と遠いので、毎回とはいかないですが、
可能な限り参加したいと思います。

おまけ画像。東京駅丸の内口(だったっけ)の天井と柱です。天井は、とってもおいしそう。
IMAG0011_2.jpg IMAG0012_2.jpg IMAG0013_2.jpg
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第22回R勉強会@東京(#TokyoR)に行ってきました

連休初日4/28に、東京R勉強会に行ってきました。

場所はニフティ新社屋、新宿フロントタワー。
ニフティ1 ニフティ2

ATNDはこちら
第22回R勉強会@東京(#TokyoR)

Togetterはこちら

資料がまだそろっていません。
そろい次第、リンクをはっていきます。

1.自己紹介タイム
 今回参加者は76人と多め。
 会場の様子

2. パターン認識(@sleipnir002 さん)
 発表資料

 ロジスティック回帰とは。質的変数を線形に回帰するアルゴリズム。回帰分析は、
 説明される(従属)変数を説明(独立)変数の式であてはめる。
 ロジスティック回帰の課題は、入力データに対して超平面を構成するため、線形分離不可能なデータに弱い。
 非線形ロジスティック回帰。2次式で判別。
 ニューラルネットワーク。ロジスティック回帰のアドバンス版。
 パーセプトロンとロジスティック回帰の関係。

3.アソシエーション分析(@bob3bob3 さん)
 スライドはこちら
 POS,ECなどの取引データから一緒に買われやすい商品の組み合わせを探す探索的データ分析の手法。
 カテゴリ毎にグループ化する、など。
 関連性を分析するので、大量のデータさえあれば、商品だけでない分析も、いろいろできるのでは。
 今、放送大学でRの授業があるらしい。

4.Rで実験計画法中編(@ito_yan さん)
 前回のスライドはこちら
 Rでソフトウェアテスト。直交表を使う。

5.選択バイアス入門(@yokkuns さん)
 スライドはこちら

6.LT大会
 @atgさん: どっち使う?分散の式

 @fuji_fujimonさん: ガチャとマルコフ連鎖
 

 @Prunus1350: RとProcessingの連携
  ProcessingはJAVA版のBASICのような言語。RserveはJAVAとRをTCP/IPでつないで
  バッチ処理ができるパッケージ。これらを使って、

 @chiral: MKLのshogun-toolboxをRで使う
  カーネル法のカーネル関数を自動で作るMKL。
  スライドはこちら

 @shuyo: Rで音声合成やってみた

 @gepuro: らくがき!  

おみやげいただきました。ごちそうさまでした。
DSC_0159.jpg

基礎も大事ですが、データを扱うのって、結構慣れ(経験則)というか
勘どころがあるなあと思いました。
私がこれまで、画像を扱う時に、長年蓄積してきた知識を活用してきたように、
勘どころをおさえて扱えるようになれれば良いと思っています。
できれば短期間で…
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