データ分析に関する備忘録。主にR言語を使ったデータの前処理や統計、機械学習などの方法を記録。ビッククエリとトレジャーデータがお気に入り。オフラインとオンラインの連携が最近のマイブーム。
注目の投稿
【kepler.gl】コロナ対策による人流の変化も地図上に可視化(各種メディアで報道)
kepler.glのサイト画面 kepler.glを使ってコロナ対策の効果を分析したところ、テレビ、新聞、ネットのメディアから問い合わせや報道依頼が殺到。今も、土日返上で都内や全国の人流変化を分析しています。この記事では人流変化の可視化に便利なkepler.glにつ...
2016年4月27日水曜日
【まとめ】ディープラーニング参考サイト
実装ディープラーニング
→ ディープラーニングの概要が分かりやすい
http://www.slideshare.net/yurieoka37/ss-28152060
多層NNの教師なし学習 コンピュータビジョン勉強会
→ プレトレーニング
http://www.slideshare.net/takashiabe338/auto-encoder20140526up
H2OのRパッケージ{h2o}でお手軽にDeep Learningを実践してみる(1):まずは決定境界を描く
→ Rで深層学習をおこなう
http://tjo.hatenablog.com/entry/2014/10/23/230847
2016年4月26日火曜日
【R】 ネットワーク作図
#snaパッケージが必要
install.packages("sna")
library(sna)
#サンプルデータ
#行列変換
df.Pv_netwaork <- acast(df.pred_Pv, class_now ~ class_next, max, value.var = "Pv")
#作図
gplot(df.Pv_netwaork,mode = "circle",edge.lwd = df.Pv_netwaork*15, edge.col = "#c8c8cb", displaylabels = TRUE)
・補足
辺の太さをデータの値にできる。また、下記のように15倍することも可能。
edge.lwd = df.Pv_netwaork*15
install.packages("sna")
library(sna)
#サンプルデータ
> df.pred_Pv Source: local data frame [64 x 3] Groups: class_now [?] class_now class_next Pv (fctr) (fctr) (dbl) 1 A A 0.5250000 2 A B 0.2250000 3 A C 0.1750000 4 A D 0.0000000 5 A E 0.0000000 6 A F 0.0000000 7 A NP 0.0750000 8 A Z 0.0000000 9 B A 0.1164384 10 B B 0.3835616 .. ... ... ...
#行列変換
df.Pv_netwaork <- acast(df.pred_Pv, class_now ~ class_next, max, value.var = "Pv")
#作図
gplot(df.Pv_netwaork,mode = "circle",edge.lwd = df.Pv_netwaork*15, edge.col = "#c8c8cb", displaylabels = TRUE)
・補足
辺の太さをデータの値にできる。また、下記のように15倍することも可能。
edge.lwd = df.Pv_netwaork*15
2016年4月25日月曜日
2016年4月22日金曜日
【ImageMagick】フォルダ内の画像を一括リサイズ
ImageMagickをインストール
http://www.imagemagick.org/script/index.php
Windowsの場合
まず、コマンドプロンプトで指定のフォルダに移動
(例:shift + 右クリック コマンドウィンドウをここで開く)
例えば、pngファイルを100ピクセルにしたい場合、
mogrify -resize 100 * .png
とすれば全てリサイズされる
(*でフォルダ内全てのファイルをリサイズ)
http://www.imagemagick.org/script/index.php
Windowsの場合
まず、コマンドプロンプトで指定のフォルダに移動
(例:shift + 右クリック コマンドウィンドウをここで開く)
例えば、pngファイルを100ピクセルにしたい場合、
mogrify -resize 100 * .png
とすれば全てリサイズされる
(*でフォルダ内全てのファイルをリサイズ)
ラベル:
ImageMagick
,
mogrify
,
リサイズ
,
画像
【まとめ】機械学習アルゴリズムと応用分野の歴史
1990年代
- 応用:疾病予測、クレジットカードの不正検知
- データ:小規模、分析に適したデータ(数十変数の数値ベクトルで記述されたデータなど)
- 手法:ルール学習、決定木、ロジスティック回帰
- 結果:単純な法則発見
- 応用:E-mailスパム分類、ネットワーク攻撃検知、遺伝子配列、レコメンド
- データ:大規模(数十万規模のユーザデータなど)
- 手法:カーネル法、協調フィルタリング
- 結果:複雑な法則発見、広告表示や商品推薦に大きな成果
- 応用:画像認識、自然言語処理
- データ:大規模かつ非構造(音声、画像など)
- 手法:深層学習(大規模ニューラルネットワークを効率よく学習)
- 結果:分析精度の大幅向上、認識タスクにおける人間と同等レベルの精度
- ビッグデータ:大量のデータに隠れた法則性を抽出
- データサイエンティスト:加工や集計を超えて意思決定に役立つ知見を得る
- 人工知能:人間と同レベルのパターン認識を実現
- IoT:機械が生み出す様々なデータを活用
データサイエンティスト養成読本 機械学習 入門偏、2015
2016年4月19日火曜日
【ゲーム業界】各社売上一覧 2013
ゲーム会社売上一覧
01位 コナミ 【2259.95億円 (2013/03/31)】
02位 ディー・エヌ・エー 【1777.28億円 (2013/03/31)】
03位 グリー 【1582.31億円 (2012/06/30)】
04位 スクウェア・エニックス・ホールディングス 【1479.81億円 (2013/03/31)】
05位 サイバーエージェント 【1411.11億円 (2012/09/30)】
06位 ネクソン 【1084.48億円 (2012/12/31)】
07位 カプコン 【940.75億円 (2013/03/31)】
08位 コーエーテクモホールディングス 【346.39億円 (2013/03/31)】
09位 ガンホー・オンライン・エンターテイメント 【258.22億円 (2012/12/31)】
10位 KLab 【152.10億円 (2012/08/31)】
11位 クルーズ 【138.78億円 (2013/03/31)】
12位 ミクシィ 【126.32億円 (2013/03/31)】
13位 ドリコム 【84.91億円 (2013/03/31)】
14位 ボルテージ 【80.67億円 (2012/06/30)】
15位 エイチーム 【63.80億円 (2012/07/31)】
16位 アエリア 【61.61億円 (2012/12/31)】
17位 コロプラ 【50.72億円 (2012/09/30)】
18位 モブキャスト 【49.32億円 (2012/12/31)】
19位 enish 【44.30億円 (2012/12/31)】
20位 アクセルマーク 【38.89億円 (2012/09/30)】
21位 ベクター 【24.80億円 (2013/03/31)】
22位 ケイブ 【22.87億円 (2013/05/31)】
23位 ガーラ 【21.70億円 (2013/03/31)】
24位 サイバーステップ 【13.64億円 (2013/05/31)】
25位 オルトプラス 【データ未取得億円 (nil)】
参照
https://kmonos.jp/industry/9220130170.html
01位 コナミ 【2259.95億円 (2013/03/31)】
02位 ディー・エヌ・エー 【1777.28億円 (2013/03/31)】
03位 グリー 【1582.31億円 (2012/06/30)】
04位 スクウェア・エニックス・ホールディングス 【1479.81億円 (2013/03/31)】
05位 サイバーエージェント 【1411.11億円 (2012/09/30)】
06位 ネクソン 【1084.48億円 (2012/12/31)】
07位 カプコン 【940.75億円 (2013/03/31)】
08位 コーエーテクモホールディングス 【346.39億円 (2013/03/31)】
09位 ガンホー・オンライン・エンターテイメント 【258.22億円 (2012/12/31)】
10位 KLab 【152.10億円 (2012/08/31)】
11位 クルーズ 【138.78億円 (2013/03/31)】
12位 ミクシィ 【126.32億円 (2013/03/31)】
13位 ドリコム 【84.91億円 (2013/03/31)】
14位 ボルテージ 【80.67億円 (2012/06/30)】
15位 エイチーム 【63.80億円 (2012/07/31)】
16位 アエリア 【61.61億円 (2012/12/31)】
17位 コロプラ 【50.72億円 (2012/09/30)】
18位 モブキャスト 【49.32億円 (2012/12/31)】
19位 enish 【44.30億円 (2012/12/31)】
20位 アクセルマーク 【38.89億円 (2012/09/30)】
21位 ベクター 【24.80億円 (2013/03/31)】
22位 ケイブ 【22.87億円 (2013/05/31)】
23位 ガーラ 【21.70億円 (2013/03/31)】
24位 サイバーステップ 【13.64億円 (2013/05/31)】
25位 オルトプラス 【データ未取得億円 (nil)】
参照
https://kmonos.jp/industry/9220130170.html
2016年4月11日月曜日
【R:エラー回避】Error in .Call.graphics(C_palette2, .Call(C_palette2, NULL)) :invalid graphics state
Error in .Call.graphics(C_palette2, .Call(C_palette2, NULL)) :invalid graphics state
上記のエラーが出た場合、dev.off() を使って回避
dev.off()
を使ってデバイスを閉じる
エラー回避成功
上記のエラーが出た場合、dev.off() を使って回避
> plot(as.party(tree)) Error in .Call.graphics(C_palette2, .Call(C_palette2, NULL)) : invalid graphics state
dev.off()
を使ってデバイスを閉じる
> dev.off() null device 1 > plot(as.party(tree),uniform = T,branch=0,margin=0.5)
エラー回避成功
2016年4月1日金曜日
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