トライフィールズ

データサイエンス – 統計解析・機械学習

統計解析と機械学習を用いて、課題の解決を強力にサポートします。

TensorFlowのチュートリアルMNIST For ML Beginnersを試してみる。プログラミングの世界では、最初に「Hello World」と表示される非常に小さいプログラムを書くことが伝統となっている。

TensorFlow×Ubuntu GPU版をpipでインスールする手順

Ubuntu上で、TensorFlowのGPU版をpipでインストールする手順をお伝えする。 TensorFlowのバージョン0.6.0からPython3が使えるようになったので、Python3を用いることにする。ここ

K-means法（Ｋ平均法）を用いてクラスタリングする場合は、あらかじめクラスタ数を指定する必要があります。このときのクラスタ数をどのように決めてよいか迷ったことはないでしょうか。ここでは、K-means法のクラスタ

BioconductorのHeatplusパッケージのregHeatMap関数を用いると、ヒートマップを描けるが、行と列の文字の大きさを変える方法が分かり難かったので、備忘録として残しておきます。サンプルデータのために

アンケートは様々な場面で有効活用されていると思うが、特に、「年齢」などの数量回答や、「男性・女性」、「満足度の5段階評価」などの単一回答、「購入動機を3つまで回答してください」などの複数回答は、集計や分析がしやすいため、

売上高のような時系列データをただ眺めていても、経営戦略を導き出すための示唆を得ることは難しい。ここでは、売上高のような時系列データを時間に比例する部分と時間に比例しない部分とに分けてとらえると、どのような示唆を得ること

スティール（Steel）法とは、ダネット（Dunnett）法の多重比較に対応するノンパラメトリックな多重比較です。スティール法を簡単に言うと、正規分布を仮定しない1つの対照群と2つ以上の処理群間を順位を用いて多重比較で

スティール・ドゥワス（Steel-Dwass）法とは、テューキー（Tukey）法の多重比較に対応するノンパラメトリックな多重比較です。スティール・ドゥワス法を簡単に言うと、正規分布を仮定しない各群間を順位を用いて多重比

knitrパッケージのkable関数を使えば、matrixやdata.frameなどの表形式をきれいに出力してくれるが、ftable関数を用いた多重クロス集計の結果は、kable関数を使うことができません。これは非常に

Ubuntu14.04とRで、knitrで日本語のPDFを出力するための設定方法をお伝えします。 Rでの作業は実際にはRStudioを用いています。それでは、Ubuntuの設定からお伝えします。 Ubuntuの設定 U