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初心者セッション 10分で分かるR言語入門 ver2.22 はじめてのR
nob@技術書典く16D_合同会社DataCafe @nob_ymkw
nrow(available.packages()) 9,186 微妙に数字が違う #tokyor
えりばー @eriver_jpn
今回は初参加の人が多め。前回参加した#55は初心者が全然いなかったw。回によって雰囲気が違うんですなあ。ここの勉強会は「参加者の層が広くて人数が多い」のが良い、と個人的には思う。初心者セッションは肩慣らし?の意味で大変良いと思う。いつもご苦労様です。 #TokyoR
mrkhrhs @muraki_ng
Mathのチートシートか、完全に見逃してたな。dplyr使う時に見てみよう #TokyoR
ゆるふわ文字型データの取り扱い入門
Yuichiro Kobayashi @langstat
ウン年ぶりに初心者セッションから参加したら、こんな発表があった。ラッキー! #TokyoR pic.twitter.com/qWhUjJI4Sc
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コタママ @kotatyamtema
本日の資料です。 53回から進捗なくてすいません。 TokyoR #57 初心者セッション slideshare.net/kotora_0507/to… #tokyor #TokyoR
応用セッション RとStanでクラウドセットアップ時間を分析してみたら
Nakatani Shuyo @shuyo
今日の資料です。RとStanでクラウドセットアップ時間を分析してみたら #TokyoR slideshare.net/shuyo/r-stan-m… ちょっと易しめに作ってしまった(特に前半)ので、Tokyo.Rのガチ勢には退屈かな心配してたが、初参加の人が多いみたいなんでちょうどよかった?
Hiroaki Yutani @yutannihilation
「StanとRでベイズ統計モデリング」松浦健太郎 という本を書きました - StatModeling Memorandum statmodeling.hatenablog.com/entry/bayesian… 参考文献にあがってたやつです。 #tokyor
のいず @redwell_noise
分析対象は違うものの自分が今やりたいこととすごく近いんだけど、数学的な知識が足りなくて理解しきれないのが悔しい。 RとStanでクラウドセットアップ時間を分析してみたら #TokyoR by @shuyo #cybozu #r slideshare.net/shuyo/r-stan-m…
いろいろ試した変化点検知
えりばー @eriver_jpn
depmixS4すごい!変化点もだけど、裏のモードみたいなものを推定するのにも使えるかも。 #TokyoR
えりばー @eriver_jpn
ChangePointも同じような結果。細かい変化に左右されないという点がよさげ。そこらへんはパラメータチューニング次第な気もする。 #TokyoR
mxnetで頑張る深層学習
Hiroaki Yutani @yutannihilation
「昔、h2oというパッケージがあった」 #tokyor
棗太郎 @dichika
Chainerでいいんじゃねって思ってたけどtensorflowはiOSサポートがあるらしいので心変わりしました qiita.com/shu223/items/c… #TokyoR
Yuichiro Kobayashi @langstat
Deep Learningライブラリ{mxnet}のR版でConvolutional Neural Networkをサクッと試してみた(追記3件あり) tjo.hatenablog.com/entry/2016/03/… #TokyoR でいま聞いている発表で言及されているパッケージ
Nakatani Shuyo @shuyo
多層パーセプトロンで iris くらいの簡単なデータセットだと、ある程度学習が進んだところで精度が乱高下することはなさそうな気もするんだけど、何が原因だろう。しかもミニバッチあり。学習率が大きすぎる&モーメンタムが悪さした? #TokyoR
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