Suche senden
Hochladen
基本概念
•
0 gefällt mir
•
668 views
Joe Suzuki
Folgen
実験数学3 (学部3年) Rの基本概念 2015年4月13日(月)
Weniger lesen
Mehr lesen
Bildung
Melden
Teilen
Melden
Teilen
1 von 9
Jetzt herunterladen
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Empfohlen
Rの初歩: 1. 基本概念
Rの初歩: 1. 基本概念
Teiko Suzuki
Learning to automatically solve algebra word problems
Learning to automatically solve algebra word problems
Naoaki Okazaki
Jeffreys' and BDeu Priors for Model Selection
Jeffreys' and BDeu Priors for Model Selection
Joe Suzuki
2014 9-16
2014 9-16
Joe Suzuki
Experimental mathematics 2
Experimental mathematics 2
Joe Suzuki
Jeffreysの事前確率とBDeuの一致性に関する比較
Jeffreysの事前確率とBDeuの一致性に関する比較
Joe Suzuki
2014 12-9
2014 12-9
Joe Suzuki
離散と連続の入り混じった相互情報量を推定して、SNP と遺伝子発現量の因果関係をさぐる
離散と連続の入り混じった相互情報量を推定して、SNP と遺伝子発現量の因果関係をさぐる
Joe Suzuki
Empfohlen
Rの初歩: 1. 基本概念
Rの初歩: 1. 基本概念
Teiko Suzuki
Learning to automatically solve algebra word problems
Learning to automatically solve algebra word problems
Naoaki Okazaki
Jeffreys' and BDeu Priors for Model Selection
Jeffreys' and BDeu Priors for Model Selection
Joe Suzuki
2014 9-16
2014 9-16
Joe Suzuki
Experimental mathematics 2
Experimental mathematics 2
Joe Suzuki
Jeffreysの事前確率とBDeuの一致性に関する比較
Jeffreysの事前確率とBDeuの一致性に関する比較
Joe Suzuki
2014 12-9
2014 12-9
Joe Suzuki
離散と連続の入り混じった相互情報量を推定して、SNP と遺伝子発現量の因果関係をさぐる
離散と連続の入り混じった相互情報量を推定して、SNP と遺伝子発現量の因果関係をさぐる
Joe Suzuki
2014 9-26
2014 9-26
Joe Suzuki
ガイダンス
ガイダンス
Joe Suzuki
相互情報量を用いた独立性の検定
相互情報量を用いた独立性の検定
Joe Suzuki
MaCaulay2 Miuraパッケージの開発と今後
MaCaulay2 Miuraパッケージの開発と今後
Joe Suzuki
OMNI-Prop: Seamless Node Classification on Arbitrary Label Correlation
OMNI-Prop: Seamless Node Classification on Arbitrary Label Correlation
Yuto Yamaguchi
Online User Location Inference Exploiting Spatiotemporal Correlations in Soci...
Online User Location Inference Exploiting Spatiotemporal Correlations in Soci...
Yuto Yamaguchi
Minimax optimal alternating minimization \\ for kernel nonparametric tensor l...
Minimax optimal alternating minimization \\ for kernel nonparametric tensor l...
Taiji Suzuki
関西NIPS+読み会発表スライド
関西NIPS+読み会発表スライド
Yuchi Matsuoka
RとPythonを比較する
RとPythonを比較する
Joe Suzuki
R集会@統数研
R集会@統数研
Joe Suzuki
E-learning Development of Statistics and in Duex: Practical Approaches and Th...
E-learning Development of Statistics and in Duex: Practical Approaches and Th...
Joe Suzuki
分枝限定法でモデル選択の計算量を低減する
分枝限定法でモデル選択の計算量を低減する
Joe Suzuki
連続変量を含む条件付相互情報量の推定
連続変量を含む条件付相互情報量の推定
Joe Suzuki
E-learning Design and Development for Data Science in Osaka University
E-learning Design and Development for Data Science in Osaka University
Joe Suzuki
UAI 2017
UAI 2017
Joe Suzuki
AMBN2017 サテライトワークショップ
AMBN2017 サテライトワークショップ
Joe Suzuki
CRAN Rパッケージ BNSLの概要
CRAN Rパッケージ BNSLの概要
Joe Suzuki
Forest Learning from Data
Forest Learning from Data
Joe Suzuki
A Bayesian Approach to Data Compression
A Bayesian Approach to Data Compression
Joe Suzuki
A Conjecture on Strongly Consistent Learning
A Conjecture on Strongly Consistent Learning
Joe Suzuki
A Generalization of the Chow-Liu Algorithm and its Applications to Artificial...
A Generalization of the Chow-Liu Algorithm and its Applications to Artificial...
Joe Suzuki
A Generalization of Nonparametric Estimation and On-Line Prediction for Stati...
A Generalization of Nonparametric Estimation and On-Line Prediction for Stati...
Joe Suzuki
Weitere ähnliche Inhalte
Andere mochten auch
2014 9-26
2014 9-26
Joe Suzuki
ガイダンス
ガイダンス
Joe Suzuki
相互情報量を用いた独立性の検定
相互情報量を用いた独立性の検定
Joe Suzuki
MaCaulay2 Miuraパッケージの開発と今後
MaCaulay2 Miuraパッケージの開発と今後
Joe Suzuki
OMNI-Prop: Seamless Node Classification on Arbitrary Label Correlation
OMNI-Prop: Seamless Node Classification on Arbitrary Label Correlation
Yuto Yamaguchi
Online User Location Inference Exploiting Spatiotemporal Correlations in Soci...
Online User Location Inference Exploiting Spatiotemporal Correlations in Soci...
Yuto Yamaguchi
Minimax optimal alternating minimization \\ for kernel nonparametric tensor l...
Minimax optimal alternating minimization \\ for kernel nonparametric tensor l...
Taiji Suzuki
関西NIPS+読み会発表スライド
関西NIPS+読み会発表スライド
Yuchi Matsuoka
Andere mochten auch
(8)
2014 9-26
2014 9-26
ガイダンス
ガイダンス
相互情報量を用いた独立性の検定
相互情報量を用いた独立性の検定
MaCaulay2 Miuraパッケージの開発と今後
MaCaulay2 Miuraパッケージの開発と今後
OMNI-Prop: Seamless Node Classification on Arbitrary Label Correlation
OMNI-Prop: Seamless Node Classification on Arbitrary Label Correlation
Online User Location Inference Exploiting Spatiotemporal Correlations in Soci...
Online User Location Inference Exploiting Spatiotemporal Correlations in Soci...
Minimax optimal alternating minimization \\ for kernel nonparametric tensor l...
Minimax optimal alternating minimization \\ for kernel nonparametric tensor l...
関西NIPS+読み会発表スライド
関西NIPS+読み会発表スライド
Mehr von Joe Suzuki
RとPythonを比較する
RとPythonを比較する
Joe Suzuki
R集会@統数研
R集会@統数研
Joe Suzuki
E-learning Development of Statistics and in Duex: Practical Approaches and Th...
E-learning Development of Statistics and in Duex: Practical Approaches and Th...
Joe Suzuki
分枝限定法でモデル選択の計算量を低減する
分枝限定法でモデル選択の計算量を低減する
Joe Suzuki
連続変量を含む条件付相互情報量の推定
連続変量を含む条件付相互情報量の推定
Joe Suzuki
E-learning Design and Development for Data Science in Osaka University
E-learning Design and Development for Data Science in Osaka University
Joe Suzuki
UAI 2017
UAI 2017
Joe Suzuki
AMBN2017 サテライトワークショップ
AMBN2017 サテライトワークショップ
Joe Suzuki
CRAN Rパッケージ BNSLの概要
CRAN Rパッケージ BNSLの概要
Joe Suzuki
Forest Learning from Data
Forest Learning from Data
Joe Suzuki
A Bayesian Approach to Data Compression
A Bayesian Approach to Data Compression
Joe Suzuki
A Conjecture on Strongly Consistent Learning
A Conjecture on Strongly Consistent Learning
Joe Suzuki
A Generalization of the Chow-Liu Algorithm and its Applications to Artificial...
A Generalization of the Chow-Liu Algorithm and its Applications to Artificial...
Joe Suzuki
A Generalization of Nonparametric Estimation and On-Line Prediction for Stati...
A Generalization of Nonparametric Estimation and On-Line Prediction for Stati...
Joe Suzuki
研究紹介(学生向け)
研究紹介(学生向け)
Joe Suzuki
Bayesian Criteria based on Universal Measures
Bayesian Criteria based on Universal Measures
Joe Suzuki
MDL/Bayesian Criteria based on Universal Coding/Measure
MDL/Bayesian Criteria based on Universal Coding/Measure
Joe Suzuki
The Universal Measure for General Sources and its Application to MDL/Bayesian...
The Universal Measure for General Sources and its Application to MDL/Bayesian...
Joe Suzuki
Universal Prediction without assuming either Discrete or Continuous
Universal Prediction without assuming either Discrete or Continuous
Joe Suzuki
Bayesian network structure estimation based on the Bayesian/MDL criteria when...
Bayesian network structure estimation based on the Bayesian/MDL criteria when...
Joe Suzuki
Mehr von Joe Suzuki
(20)
RとPythonを比較する
RとPythonを比較する
R集会@統数研
R集会@統数研
E-learning Development of Statistics and in Duex: Practical Approaches and Th...
E-learning Development of Statistics and in Duex: Practical Approaches and Th...
分枝限定法でモデル選択の計算量を低減する
分枝限定法でモデル選択の計算量を低減する
連続変量を含む条件付相互情報量の推定
連続変量を含む条件付相互情報量の推定
E-learning Design and Development for Data Science in Osaka University
E-learning Design and Development for Data Science in Osaka University
UAI 2017
UAI 2017
AMBN2017 サテライトワークショップ
AMBN2017 サテライトワークショップ
CRAN Rパッケージ BNSLの概要
CRAN Rパッケージ BNSLの概要
Forest Learning from Data
Forest Learning from Data
A Bayesian Approach to Data Compression
A Bayesian Approach to Data Compression
A Conjecture on Strongly Consistent Learning
A Conjecture on Strongly Consistent Learning
A Generalization of the Chow-Liu Algorithm and its Applications to Artificial...
A Generalization of the Chow-Liu Algorithm and its Applications to Artificial...
A Generalization of Nonparametric Estimation and On-Line Prediction for Stati...
A Generalization of Nonparametric Estimation and On-Line Prediction for Stati...
研究紹介(学生向け)
研究紹介(学生向け)
Bayesian Criteria based on Universal Measures
Bayesian Criteria based on Universal Measures
MDL/Bayesian Criteria based on Universal Coding/Measure
MDL/Bayesian Criteria based on Universal Coding/Measure
The Universal Measure for General Sources and its Application to MDL/Bayesian...
The Universal Measure for General Sources and its Application to MDL/Bayesian...
Universal Prediction without assuming either Discrete or Continuous
Universal Prediction without assuming either Discrete or Continuous
Bayesian network structure estimation based on the Bayesian/MDL criteria when...
Bayesian network structure estimation based on the Bayesian/MDL criteria when...
Kürzlich hochgeladen
UniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScript
UniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScript
yuitoakatsukijp
生成AIの回答内容の修正を課題としたレポートについて:お茶の水女子大学「授業・研究における生成系AIの活用事例」での講演資料
生成AIの回答内容の修正を課題としたレポートについて:お茶の水女子大学「授業・研究における生成系AIの活用事例」での講演資料
Takayuki Itoh
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
ssusere0a682
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
Tokyo Institute of Technology
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
koheioishi1
TokyoTechGraduateExaminationPresentation
TokyoTechGraduateExaminationPresentation
YukiTerazawa
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学
ssusere0a682
Kürzlich hochgeladen
(7)
UniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScript
UniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScript
生成AIの回答内容の修正を課題としたレポートについて:お茶の水女子大学「授業・研究における生成系AIの活用事例」での講演資料
生成AIの回答内容の修正を課題としたレポートについて:お茶の水女子大学「授業・研究における生成系AIの活用事例」での講演資料
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
TokyoTechGraduateExaminationPresentation
TokyoTechGraduateExaminationPresentation
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学
基本概念
1.
R言語超初心者 1. 基本概念 大阪大学理学部数学科 実験数学
3 担当: 鈴木譲 2015年4月13日
2.
この章の内容 1. クラスとオブジェクト 2. クラス
numeric 3. クラス logical 4. クラス character 5. オブジェクトの代入 6. クラスの変換 7. 数値関数
3.
クラスとオブジェクト 上記3クラスに入るオブジェクトの取り扱いを学ぶ クラス 性質 要素
(オブジェクト) Numeric 数値 1, -3, 13.2, 7.2e-10, -0.667 logical 論理値 TRUE, FALSE, NA character 文字列 “interesting”, “How are you?”, “-1.28” クラス: 同じ性質をもった値の集合 オブジェクト: そのクラスの要素
4.
クラス numeric 1+2 3 1-2
-1 2*3 6 4/5 0.8 2^3 8 (1+2*3)/5^2 0.28 is.numeric (1+2*3)/5^2) TRUE sqrt(-3) NaN class(NaN) numeric pi 3.141593 sin(pi/6) 0.5 tan(pi/4) 1
5.
クラス logical 1==2 FALSE 1<=2
TRUE 1>=2 FALSE 1!=2 TRUE 1>2 FALSE 1<2 TRUE 1==2||1>2 FALSE 1>2&&1<2 FALSE is.logical(1>2) TRUE Is.logical (NA) TRUE NAは、値が欠損していることを意味する
6.
クラス character ”Thank“ “Thank” is.character(“Thank")
TRUE paste("Thank","you") “Thank you” past0(“Mon”,”day”) “Monday” substring("Thank", 2,4) “han” regexpr(“day”, “Tuesday”) 5 Characterクラスを入力とする関数
7.
オブジェクトの代入 x<-2 x x+3 x x<-x+4.15 x y<- -1.28 x+y Xに2を代入 (初期値) yに-1.28を代入 (初期値) Xにx+4.15(=6.15)を代入 (更新) 何かを代入するまでは、 xはただの記号。 何らかのクラスの値をもって そのクラスのオブジェクトになる
8.
クラスの変換 z<-as.numeric(2<1) z is.logical(z) is.numeric(z) as.numeric(TRUE) 1となる as.numeric(FALSE) 0となる as.numeric(NA)
NAはNAになる as.numeric(“17”) numericの17になる as.logical(0) 0はFALSEで他はTRUEになる as.logical(-5) logical クラスを numeric クラスに変換
9.
数値関数 関数 意味 X=1.570
(=pi/2) X=-- 0.523 (=-pi/6) sqrt(x) 平方根 1.253314 NaN abs(x) 絶対値 1.570796 1.047 exp(x) 指数 4.810477 0.592 log(x) 対数 0.4515827 NaN sin(x) 正弦 0 -0.5 cos(x) 余弦 0.5 0.8660254 tan(x) 正接 Inf -0.5773503 floor(x) (絶対値の)切上げ 1 -1 trunc(x) 切下げ 1 0 round(x) 四捨五入 2 -1
Jetzt herunterladen