医療職からデータサイエンティストへ

統計学、機械学習に関する記事をまとめています。

Pythonで割合棒グラフ、積み上げ棒グラフを一瞬で作成する。

縦軸が割合になっている棒グラフを作成したい!という方、今回は一瞬で割合棒グラフ作成する方法をご紹介します。これより簡単にかけるぜ!って方がいらっしゃったら是非コメントいただけると幸いです。 A,B,Cの数を割合で表したい。 今回は、A、B、 Cの文字…

Rでwebアプリを作る~初めてのshinyとshinydashbord~

R

Rでの実行結果や分析結果をインタラクティブなwebアプリにできたら、、そんな風に思ったことはありませんか?今回は、そんな願いを叶えるべくshiniyとshinydashbordを使って簡単にwebアプリを作ってみたいと思います。なお、今回の内容は入門編ですので、よ…

Rmecabに最新辞書(NEologd) を設定する

以前の記事で、Rmecabを用いたテキストマイニング をご紹介しました。 www.medi-08-data-06.work Rmecabの内部で動くmecabですが、web上の最新のキーワードなどにも対応したNEologdを辞書に使用することができます。ちなみに毎週更新されているようです(す…

Pythonで前処理〜Pandasによる文字列処理まとめ〜

Pandasで前処理を行う際に、文字列の処理に戸惑うことがよくあります。今回は、よく使いそうな文字列処理の方法をまとめていきます。ちなみに前処理全般については過去にまとめましたので、よろしければご覧ください。 www.medi-08-data-06.work また、Rユー…

Pythonが遅いと感じたら!見直すべき高速化のポイント

Pythonはrに比べると処理速度が速いと言われています。しかし、Julia、C/C++などに比べると”うわ、私の処理、遅すぎ、、?”と感じるかもしれません。今回は、Pyhonで処理速度が遅いと感じたら見直すべきいくつかのポイントをご紹介します。 Point1:if xx in…

ニューラルネットワークによる手書き文字画像の異常検知~CNNとCAEの比較~

機械学習を用いた画像データの異常検知は、様々な分野で用いられ始めています。例えば、工場現場であれば、流れてくる製品から自動的に不良品をはじくといったことにもできますし、医療現場であれば、画像診断にも応用できるでしょう。異常検知の課題は、そ…

第6回:RとPythonで学ぶデータサイエンス数学~ベクトル、行列の微分~

前回までで、微分、偏微分、最小二乗法、ベクトル、行列までを書いてきました。 www.medi-08-data-06.work www.medi-08-data-06.work www.medi-08-data-06.work www.medi-08-data-06.work 今回は、今までの知識を総動員し、ベクトルと行列による微分について…

初心者のPython環境構築とバージョン管理~pyenvとpyenv-virtualenvを使って~

Pythonの環境構築を行うには、様々なツールがあり、用途、好み、思想、宗教によってベストなものが異なるようです。 pythonの環境構築戦争にイラストで終止符をどうやら打てない - Qiita そして、この多様性が私のような環境構築弱者にとってのハードルとな…

第7回:RとPythonで1から学ぶデータサイエンス数学~確率分布・確率変数と積分~

確率分布と積分は、統計学を知る上では欠かせない数学知識です。今回は確率分布と確率変数の基本と、積分の関係性についてご説明していきます。 今回の目的は以下になります。 確率分布、確率変数とは何かを理解する。 確率質量関数、確率密度関数の違いを理…

第5回:RとPythonで学ぶデータサイエンス数学~行列基礎~

前回はベクトルの基礎を扱いました。今回は、ベクトルの進化系である行列について書いていきます。行列までを学んでしまえば、数学嫌いな方でも、データサイエンスの様々な参考書を読み進めることができるでしょう! 今回の目的は以下になります。 行列の性…