統計解析R たぶんpart3くらい (587レス)
統計解析R たぶんpart3くらい http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1340339592/
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101: デフォルトの名無しさん [sage] 2015/06/21(日) 00:47:25.51 ID:3VZnQzoZ 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 $? http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1340339592/101
310: デフォルトの名無しさん [] 2019/10/05(土) 09:12:52.51 ID:Vd1h59e+ マルチで質問すればいいよ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1340339592/310
338: デフォルトの名無しさん [] 2021/03/11(木) 05:52:16.51 ID:QXrD3sSh 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1340339592/338
393: デフォルトの名無しさん [] 2021/06/20(日) 18:54:38.51 ID:dkTIMvj9 前説が長いので最初に結論: >353は真似しないで欲しい。 [IHaskell](https://github.com/gibiansky/IHaskell)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](https://en.wikipedia.org/wiki/Functor)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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1340339592/393
407: デフォルトの名無しさん [] 2021/07/10(土) 20:16:42.51 ID:MrP/qszp 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](https://en.wikipedia.org/wiki/Convex_conjugate) 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](https://arxiv.org/abs/2106.07250) 2. [Noise Contrastive Estimation](https://arxiv.org/abs/1202.3727) | 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。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1340339592/407
453: デフォルトの名無しさん [] 2022/10/31(月) 12:33:41.51 ID:dQiGvC9o 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) http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1340339592/453
467: デフォルトの名無しさん [] 2023/02/16(木) 19:27:35.51 ID:76X7tEQ5 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1340339592/467
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