統計解析R たぶんpart3くらい (587ﾚｽ)
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101(1): 2015/06/21(日)00:47:25.51 ID:3VZnQzoZ(1/2) AAS
シェルスクリプト test.sh の内容
#!/bin/bash
r --vanilla --slave < test.R
# コマンドの直後に、終了コードを見る
echo $?
310: 2019/10/05(土)09:12:52.51 ID:Vd1h59e+(1) AAS
マルチで質問すればいいよ
338: 2021/03/11(木)05:52:16.51 ID:QXrD3sSh(1) AAS
rvestのバージョンがついに1.0.0になったみたいよ
追加されたhtml_text2()はどんななんだろ
393: 2021/06/20(日)18:54:38.51 ID:dkTIMvj9(1/4) AAS
前説が長いので最初に結論：
>353は真似しないで欲しい。
[IHaskell](外部ﾘﾝｸ:github.comでコードを書く。
``` haskell
import GHC.Exts (groupWith)
分割 = groupWith length
仕事 (a : as) = (length a, length as + 1)
集計 = foldl push mempty where push out a = out ++ pure a
個々 = map
物件 = words "Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit"
比較 前処理 後処理 = lhs == rhs where
lhs = 後処理 $ 集計 . 個々 仕事 . 分割 <$> 前処理 物件
rhs = 後処理 $ 集計 <$> 個々 仕事 <$> 分割 <$> 前処理 物件
--
比較 Identity runIdentity
比較 (\a -> [a, a ++ a]) (flip (>>=) id)
比較 (\a j -> [a !! k | k <- j]) (flip id [1, 3, 5])
```
[関手](外部ﾘﾝｸ:en.wikipedia.orgと呼ばれるデザインパターンを
使っている。このパターンをRに翻訳する。
``` {r self, dependson = ""}
self = with (new.env (), { id = \(a) a;
hom_snd = \(bc) \(ab) \(a) bc (ab (a)); flip = \(abc) \(b) \(a) abc (a) (b);
const = \(a) \(b) a; r_curry_fw = \(abc) \(a) \(b) abc (a, b);
r_curry_bw = \(abc) \(a, b) abc (a) (b); `%.%` = r_curry_bw (hom_snd);
as.list (rlang::current_env ());
});
```
つづく
407: 2021/07/10(土)20:16:42.51 ID:MrP/qszp(1) AAS
ルジャンドル変換を一般化した凸共役についてまとまった表がある。
* [凸共役](外部ﾘﾝｸ:en.wikipedia.org
この記事中の表の下二行と次の記事を照らし合わせてみる。
1. [Softmax Cross-Entropy and Negative Sampling](外部ﾘﾝｸ:arxiv.org
2. [Noise Contrastive Estimation](外部ﾘﾝｸ:arxiv.org
| 凸 | 凸共役 | Bregman情報量 |
|:--|:--|:--|
| ln (1 + e^x) | x^* ln x^* + (1 - x^*) ln (1 - x^*) | KL情報量 |
| - ln (1 - e^x) | ln p (x^*) + x^* ln (1 - p (x^*)) | NCE |
p (x) := 1 / (1 + x)
前に書いた四捨五入と対比すると、KLの方がフェルミ分布関数、NCEの方が
ボーズ分布関数に対応する。四捨五入の場合はフェルミ分布関数とボーズ分布関数
の裏にテータ関数がいた。KLとNCEの裏にも何かいるかな？
論文をちゃんと読めば答えもしくはヒントがあるかもしれない。
JIS丸めの話がどうしてこうなった？JIS丸め恐るべし。
453: 2022/10/31(月)12:33:41.51 ID:dQiGvC9o(1) AAS
例えばmpgデータならcylでもclassでも常に3*3のサイズにfacetしたい(不足分はスペース)
467: 2023/02/16(木)19:27:35.51 ID:76X7tEQ5(2/2) AAS
タイトルに"遅延評価"が入っているが、遅延評価自体の問題ではなく、
Rの実装に原因がある。Haskellも遅延評価だが、`uncertainly`のような
挙動が起きれば、Haskellはその存在意義を失う。
``` ghci
import Data.Functor.Identity (Identity (..))
:{
uncertainly :: (Monad f) => f Int
uncertainly = do
x <- pure 1
plus_1 <- pure (x +)
x <- pure 1000
pure $ plus_1 2
:}
runIdentity uncertainly
flip ($) () uncertainly
maybe 0 id uncertainly
```
<pre>
3
3
3
</pre>
言語仕様レベルでのトレードオフかもしれない。
* 局所最適化と大域最悪化
* 整合性とコンパイル時間
* 等など
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