SlideShare a Scribd company logo
1 of 96
Download to read offline
第36回

勉強会@東京(#TokyoR)

~knitr+pandocではじめる~
『R MarkdownでReproducible Research』

@teramonagi
もくじ
• 自己紹介&モチベーション
• 準備
• R MarkdownでReproducible Research
–基礎編
–応用編
• まとめ
• 参考(書籍|スライド|サイト)
2
自己紹介
• ID:@teramonagi
• 興味:/R/C++/F#/
微分幾何/モンテ
カルロ法/物理学
/金YOU/

• 直近:ドキュメン
テーション辛い
3
このお話のモチベーション
• 計算/分析結果をまとめたWord/TeX
を書くのがめんどい
–TeXのタグがしんどい。Wordの“見
出し”が俺の言うこと聞かない…
• そもそも結果に再現性がない
–あのcsvとあのDBのデータを持っ
て来て云々…あれ?結果が違う?
4
これから1,000枚の図
を手で報告書に貼りつ
けなきゃならんぜ!!!
終電コース!!!

5
そういうの、もうしんどい

この状況、
どうにかなら
ないの?
6
でも、大丈夫

そう、

Markdownならね

7
Markdownを使えば…
• Rのコードと、資料本文を管理・作成
(文芸的プログラミングの実践)
• コードと本文から成るドキュメントを
再実行(コンパイル)すれば結果の
再現性が担保される
(Reproducible Research)
※“文芸的プログラミング”と“Reproducible Research”の正確な定義がよくわからん…

8
準備
9
本スライドの話に必要な道具
• Rstudio(knitrパッケージ)
• pandoc
• TeX環境一式
• (Windows)
• (Microsoft Office環境)
10
RStudio
• Rの統合開発環境(IDE)

http://www.rstudio.com/ide/download/desktop

11
knitrパッケージ
• Rのコンソールで、以下のコマンドを
実行

> install.packages("knitr")

12
Pandoc
• ドキュメント・コンバータ

http://johnmacfarlane.net/pandoc/

13

※PDF/MS Wordを作るのに使用。LINK先にあるDLページからmsiファイルでインストール
TeX
• TeXインストーラ(PDF作成用)

http://www.math.sci.hokudai.ac.jp/~abenori/soft/abtexinst.html
※TeXをPDFにする際に使用。LINK下部の【ダウンロード】から最新版をインストール

14
R MarkdownでReproducible Research

基礎編
15
R Markdownを書くために
• Rstudio上でknitrパッケージを使用
• knitr≒文芸的プログラミングエンジン
• R(コード)と「LaTeX, HTML, Markdown,
reStructuredText」等の本文を組み合
わせ、動的にレポートを生成可能
• ”チャンク(chunk)”というコード(塊?片?)
とレポート”本文”をあわせて書く
※実はR以外にもC++・python・awkなんかもいける

16
大まかな流れ
(
.html
何
.Rmd
ら
(R Markdown)
.docx
か
の
処
knitr
.pdf
.Rhtml
理
(R HTML)
パッケージ
挟
.md
む
.Rnw
こ
.tex
(TeX+R)
と
屡
等
※reStructuredTextなんかもイケる
※正確に言うと、knitrパッケージは【R Markdown(.Rmd)】→【Markdown(.md)】を担当
17
)

R+本文(HTML, MarkDown等)
.Rnwファイルの処理法

2つの処理法
がある

※Rstudioの設定画面(【Tools】→【Options】)

18
knitr/Sweaveの違い

Rのパッケージ
knitr
Sweave
処理対象
.Rhtml

.Rmd

.Rnw

※knitrとSweaveでは.Rnwを処理する際に使えるchunkのオプションがちょいと違う

19
.Rnw/.Rmdの違い
• TeXベース(.Rnw)かMarkdownベー
ス(.Rmd)かが違う
• できる事は.Rnwの方が多い(はず)

.Rnw
.Rmd
※.RnwのnwはNowebの意味でそういうLiterate Programmingツールに由来するらしい

20
本題へ
21
まずは新規ファイルの作成

クリック

※Rstudioを立ち上げて【File】

22
デフォルトでなんか入ってる
1:ファイルを保存(UTF-8推奨)

2:を押す
※ファイルに変更がないと保存できないかも

23
結果(HTML)がプレビューされる

24
以下、こ
の.Rmdファ
イルに、コー
ドと文章を書
いきます
25
この後(少なくとも俺は)こうしてる
• 基本的に
1. (適当に)文章書いて
2. 間にRのコードを挟む
な感じで書いていく
• 時々、[Knit HTML]押してチェック
←行ったり来たり→

.Rmd
(R Markdown)

knitr

※もっといいやり方あったら教えてください

.html
26
まずは基本的な書き方
• 本文の間にチャンクと呼ばれる
```{r label, option1, …., optionN}
----ここにRのコード----```
を書き、Rのコードを埋め込んでいく
(label・optionはIDと処理のオプション)
• .Rhtmlでも.Rnwでも基本こんな感じ
(Chunkの開始・終了タグがちょいと違うだけ)
27
まずは基本的な書き方
• 以下の内容を.Rmdファイルに追記
やぁ、みんなこんにちは!
ぼくのRのversionは
```{r my_r_version, warning=TRUE}
R.version.string
```
Rのコード
ダヨ!!!

Chunk

Chunkのlabel. ID的なもん

Chunkのオプション的なもん

28
まずは基本的な書き方
• [Knit HTML]ボタン押すと以下のよう
な、出力が得られる

※宗教上の理由で古いRを使っております

29
アドバイス
• Chunkのlabelは同/別のファイルか
ら参照する際に使用されるんで、な
くてもOKだが、必要ならちゃんとつ
けとけ。chunkの共有・参照に便利
• Chunkのオプションはたくさんあるか
ら、使いそうなもんだけ覚えておけ
(後述)
30
インラインChunk
• 以下の内容を.Rmdファイルに追記
`r XXX`でインライン展
開されるchunkになる

carsデータに関する回帰分析だーっ!
```{r lm_result}
x <- lm(dist~speed, data=cars)
```
この結果、回帰係数の切片は
`r coef(x)["speed"]`となった。
31
インラインChunk
• 文章中に結果が埋め込まれる
• 結果を適当な変数に入れておけば、
文章だけ先に用意することも可能

32
数式の追加
• 以下の内容を.Rmdファイルに追記
数式も表示できるヨ!!
$でインラインな数式
$f(x) = ax^2 + bx + c$、
$$で1行まるごと数式
$$f(x) = ax^2 + bx + c$$

TeX記法
を用いる

33
数式の追加
• 実行結果(HTML)
• mathjaxを用いて描画されている

34
表の追加
• resultsオプションに、”そのまま出力”を
意味する’asis’を指定
• knitr内のkable関数を使用(xtableも可)
• format=“markdown”でpandoc用
markdownテーブルへ出力可
```{r table1, results='asis'}
x <- lm(dist ~ speed, data=cars)
kable(summary(x)$coef, format="html",digits=2)
```
※その他、panderパッケージなるものを使う手もある

35
表の追加
• 表の”見てくれ”を変えたい場合は、
HTML表示の際に使われるcssファイ
ルを変える必要あり(※)

※参照:http://www.slideshare.net/wdkz/rstudio-13866958

36
図の追加
• 単純にPLOT関数を書けばOK
• fig.(width|height)には出力(Not 張付)
画像サイズをインチ単位で指定
• fig.capオプションに文字列を指定する
と図のキャプションも入る(Word等時)
```{r plot_cars, fig.width=5, fig.height=4}
plot(cars)
```
37
図の追加

38
図の追加
• ggplot2なんかもOK
```{r plot_iris, fig.width=5, fig.height=4}
library(ggplot2)
qplot(Sepal.Length, Sepal.Width, data
=iris, colour=Species)
```
39
図の追加

40
グローバルにオプション指定
• 毎回chunkにオプション書くのめんどい
• opts_chunkで全体に対して一括でオプ
ションを指定できる
```{r global_option, eval=FALSE}
#opts_chunk$setで指定したものは、
#全体に設定されるので以降指定しなくてOK
opts_chunk$set(fig.width=6, fig.height=6)
```
41
その他のオプションについて

R markdown(knitr)パッケージのchunk optionまとめ
http://d.hatena.ne.jp/teramonagi/20130615/1371303616

42
基礎編のまとめ
• とりあえずHTMLで
–Rの基本的な実行結果
–図・表・数式
が出力できるようになった!
• レポートをHTMLで作成していいなら
これで大体OK
• オプションは必要に応じてググれ
43
本文を書く際に使える

Markdownのクイックリファレンス
Markdownの
クイックリファレン
スが開くクリック

※見出し、フォント等の設定法が書いてある。最新版のRStudioだとちょい見てくれ違う

44
R MarkdownでReproducible Research

応用編
45
応用編

• もうちょっと”凝った”ものを作
るためのテクニック的なもの
• 俺が悩んで酷い目にあったも
のへの対処法
…を紹介
46
Chunkオプションの条件化
• ChunkオプションにはRの変数や関
数の結果を代入することが可能
• 例:xが3より大きい場合のみchunk
を評価
```{r conditionalchunk_eval, eval=(x>3)}
print("x は3より大きい")
```
※ 図の番号をつけるのとかにも使える
※参照:https://github.com/yihui/knitr-examples/blob/master/070-caption-num.Rmd

47
スクリプトの共有
• read_chunk関数により、Rで書いた他の
ファイルを取りこむことが可能
• 以下の内容のファイルが”share/shared.R”
として保存してあると仮定
## @knitr plus10r

plus10 <- function(x){
x+10
}
plus10(3)

## @knitr subset_iris

subset(iris, Sepal.Length>7.6)

48
スクリプトの共有
.Rmdの例

その出力結果

```{r read_shared_r}
read_chunk("share/shared_r.R")
```
```{r plus10r}
```

shared_r.R内の関数が
## @knitr plus10r
という書式で指定されたラベルで実行できる!
49
.Rmdファイルの分割
• 以下のような内容の.Rmdを作成
(share/shared_rmd.Rmdとした)
```{r child_rmd}
print("これは別ファイルに記述されたR Markdownです")
```

• 別の.Rmdでchildオプションで指定
```{r child1, child="share/shared_rmd.Rmd"}
```

50
.Rmdファイルの分割
• .Rmdが展開(本文)され、chunkも実
行される
• 複数人で書く、あるいは章ごとに分
けるなどの際に便利

51
他の言語、突っ込む
• engineオプションを指定することで、
他の言語(python, ruby, sed, awk,
haskell, SAS, perl)をchunkとして突っ
込める
• 更に、Rcppを指定するとRcppのコー
ドを書く事も可能
52
他の言語、突っ込む(Rcpp)
• フィボナッチ数列計算関数作成
```{r engine_rcpp, engine='Rcpp'}

#include<Rcpp.h>

// [[Rcpp::export]]
int fibCpp(const int x){
if(x==0 || x==1){return(x);}
return(fibCpp(x-1) + fibCpp(x-2));
}
```
53
他の言語、突っ込む(Rcpp)
• 作成した関数を.Rmd内部で使用
```{r r use_rcpp}
#Rcppで作成した関数を使用
fibCpp(10)
```

54
他の言語、突っ込む(python)
• フィボナッチ数列計算関数作成&実行
```{r engine='python'}
def fibPy(n):
if n == 0 or n == 1 :
return n
else:
return fibPy(n-1) + fibPy(n-2)
print fibPy(10)
```
55
他の言語、突っ込む(python)
• HTMLとして出力すると、ちゃんとソー
ス+実行された結果が返ってくる

56
Chunkのエイリアス
• Chunkオプションには、略記のため
の”別名”を付けることも可能
```{r}
set_alias(w = "fig.width", h = "fig.height")
```
```{r w=7, h=6}
plot(cars)
```
※正確にはchunkオプション以外にPackageオプションがあり、aliasはその1つ

57
コードをAppendixに載せる
Aという手法を用いると、以下のような結果が算出される。
```{r AppA, echo=FALSE}
1+1
```
一方、手法Bを用いると、以下のような結果となった。
```{r AppB, echo=FALSE}
2+3
```
~Appendix~
手法Aのコード
```{r AppA, eval=FALSE}
```
手法Bのコード
```{r ref.label=c('AppB'), eval=FALSE}
```
※ちなみにall_labels関数を用いると全chunkのlabelが引ける

58
コードをAppendixに載せる

59
テンプレートからの作成
• Rのソースコードを雛型として、一気に
定型レポート作成する関数もあり
–spin: .R ---> .md
–stitch: .R ---> .md/.html/.pdf(*1)
• spinは変換のみ
• stitchは簡単なレポートのテンプレート
まで作ってくれる(*2)
※1: 日本語環境だとpdf生成は、相当頑張って設定しないとキツいとおもう…
※2: デフォルトのテンプレートだとsessioninfo, ファイルの生成時間を自動で付けてくれたり
する。テンプレートは指定可能。

60
テンプレートからの作成
• spin関数、RStudioから即使えます
こいつをポチる

61
テンプレートからの作成
• spin関数による変換結果

62
さて、
63
日本を支える
ビジネスマンの
皆さん
64
鬼門です
65
鬼門
すぐに Word
で報告書を
作成して
66
手で図・表の結果をWord貼り付ける…
枚数によっては

※VBA使ってもしんどい

67
Word/PDFで出力したい
• Pandocを使って、knitrの出力
(Markdown)をWord/PDFへ変換する
方向で
• knitrから直接変換できるものの、日
本語が入ると正直キツい
• これは試行錯誤の末の一案なので、
だれかもっといいやり方あったら教
えて…
68
ドキュメント変換のルート
markdown

.Rmd

基礎編のルート

.md

pandoc

pandoc

knitr

.tex

.html
.docx

TeX
(LuaLaTeX)

.pdf
69
ドキュメント変換に向けて
• HTML以外にするためには、ある程
度knitrが中でどんな動きをしている
のかを知っておくのが得策
• というわけで、[Knit HTML]ボタンを
押した場合の挙動をちょいと紹介

70
[Knit HTML]ポチった時の動作
.Rmd
(R Markdown)

knit関数
(knitrパッケージ)

.md
(Markdown)

markdownToHTML関数
(markwodnパッケージ)

.html
(HTML)
※実際はRstudio内部にあるMarkdownからHTMLにする内部関数が使われてるらしい

71
[Knit HTML]ポチった時の動作
• 模倣するには、以下のように書く
library(knitr)
library(markdown)
output <- knit(“TokyoR36_Basic.rmd”,encoding=“UTF-8”)
#「invalid multibyte string at」
#というエラーが出るので解消するためにロケール変えてる。
#Windows 7だけかも?
#ロケール変えなくていいなら
#knitr::knit2html関数もほぼ同じ挙動
Sys.setlocale(locale=“C”)
markdownToHTML(output, output=“ TokyoR36_Basic.html")

72
ドキュメント変換の指針
• なんで、knit関数を使って、
Markdown(.md)を作成した後、これ
をmarkdownパッケージ経由でHTML
にはせずに、Word/PDFに“変換”す
る方法を取る
• その”変換”にはpandocを使用
73
ドキュメント変換の際の注意
• HTMLでチェックしつつ、Markdownに
持って行こうと思う場合、表の形式を
HTML⇔Markdownで切り替える必要
がある
• とりあえず、以下のようなコード
を、.Rmdの頭に書くようにしておいた
```{r table_format}

table.format <- ifelse(exists(“table.format”), table.format, “html”)
```
※参考程度に後述するhookってのを使うのもあり

74
Wordへの変換
• こんな感じでいけます
• pandocはRのpandoc関数で召喚
• tableがmarkdownになるように設定
```{r convert_to_docx, eval=FALSE}
library(knitr)
env <- new.env()
assign(“table.format”, “markdown”, env)
output <- knit(“TokyoR36_Basic.Rmd”, envir=env, encoding=“UTF-8”)
pandoc(output, format=‘docx’)
```
※pandocのオプションとして--reference-docxをつけると.docxの書式等を指定したテンプレートが使える
※ @sky_y氏作の日本語訳有!多謝!(http://sky-y.github.io/site-pandoc-jp/users-guide/)

75
Wordへの変換結果

76
からの、

罠

• 僕のWord数式が文字化ける

※Word 2007だけかも?手元に環境がないのでよくわからない

77
数式の文字化け修正
• Wordファイルの拡張子を.docx→zip
へと変更
• zipを解凍し、word/document.xmlを
適当なテキストエディタで開く

78
数式の文字化け修正
ファイル内の

<m:t>
を

<w:rFonts w:hAnsi="Cambria Math"
w:ascii="Cambria Math"/><m:t>
に置換&保存する
79
数式の文字化け修正
• 解凍したファイル4つを選択し、また再圧縮
• 拡張子を.docxに戻す

80
数式の文字化け修正
• 拡張子をdocxに戻すとちゃんと数式
が表示される!!!
• オイラやったよ!!!

81
やったね!

図・表の1,000枚程度、

ドンと来い
82
PDFで出力したい
• [.md]→[.tex]→[.pdf]とTeX経由でPDFへ
• 以下のような”おまじない”でPDFになります
• コマンドプロンプトで「pandoc –D latex」と
打って出る結果が、デフォルトのTeXのテン
プレートになるので、スタイル変更したい場
合は、適当に改変する必要有(*)
library(knitr)
env <- new.env()
assign(“table.format”, “markdown”, env)
output <- knit(“TokyoR36_Basic.Rmd”, envir=env, encoding=“UTF-8”)
system(sprintf(“pandoc -s %s -V documentclass=ltjltxdoc -o hoge.tex”, output))
system(“lualatex -interaction=nonstopmode hoge.tex”)
※おとなしくユーザガイド見るのが一番いい(http://johnmacfarlane.net/pandoc/README.html
※ @sky_y氏作の日本語訳有!多謝!(http://sky-y.github.io/site-pandoc-jp/users-guide/)

83
PDFで出力したい

ごちゃごちゃ面
倒だし、Wordを
PDFで名前付け
て保存でいいや
※あくまで私見です

84
この資料で全く解説してない内容
• hookというknitr内で行われるR
Markdown処理の拡張方法がある
–chunkオプションを拡張する事がで
きる
–Chunkの処理(前後)に好きな処理
を挟むことが出来る
• “knit_hooks”で調べると良い
※正確にはchunk hooksとoutput hooksがある
※render_XXX(関数を調べるとよい

85
後は頑張って作者のページ嫁

http://yihui.name/knitr/

86
変換周りはPandocのマニュアル嫁

http://johnmacfarlane.net/pandoc/README.html
87
Pandocの日本語ユーザーズマニュアル有

@sky_y氏多謝!!!( http://sky-y.github.io/site-pandoc-jp/users-guide/)

88
Enjoy!!!
89
参考書籍
Dynamic Documents with R and knitr
どちらかとい
うとLaTeXとい
うか.Rnwの話
題が多い

90
参考スライド
そろそろRStudioの話でもしてみようと思う

http://www.slideshare.net/wdkz/rstudio-13866958 91
参考スライド
RStudio事始め

http://www.slideshare.net/TakashiYamane1/rstudio92
参考スライド
RでReproducible Research

http://www.slideshare.net/sfchaos/rreproducible-research-13569000

93
参考サイト

http://kbroman.github.io/knitr_knutshell/

94
参考サイト

https://github.com/yihui/knitr-examples 95
参考サイト

http://d.hatena.ne.jp/a_bicky/20140221/1392941055

96

More Related Content

What's hot

Rethinking and Beyond ImageNet
Rethinking and Beyond ImageNetRethinking and Beyond ImageNet
Rethinking and Beyond ImageNetcvpaper. challenge
 
RでGARCHモデル - TokyoR #21
RでGARCHモデル - TokyoR #21RでGARCHモデル - TokyoR #21
RでGARCHモデル - TokyoR #21horihorio
 
機械学習の未解決課題
機械学習の未解決課題機械学習の未解決課題
機械学習の未解決課題Hiroyuki Masuda
 
[DL輪読会]Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data (NeurIPS 2021) 表形式デー...
[DL輪読会]Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data  (NeurIPS 2021) 表形式デー...[DL輪読会]Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data  (NeurIPS 2021) 表形式デー...
[DL輪読会]Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data (NeurIPS 2021) 表形式デー...Deep Learning JP
 
[DL輪読会]Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling
[DL輪読会]Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling[DL輪読会]Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling
[DL輪読会]Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence ModelingDeep Learning JP
 
5分でわかるかもしれないglmnet
5分でわかるかもしれないglmnet5分でわかるかもしれないglmnet
5分でわかるかもしれないglmnetNagi Teramo
 
最近のRのランダムフォレストパッケージ -ranger/Rborist-
最近のRのランダムフォレストパッケージ -ranger/Rborist-最近のRのランダムフォレストパッケージ -ranger/Rborist-
最近のRのランダムフォレストパッケージ -ranger/Rborist-Shintaro Fukushima
 
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習Deep Learning JP
 
Anaconda navigatorのアップデートが終わらないときの対処方法メモ
Anaconda navigatorのアップデートが終わらないときの対処方法メモAnaconda navigatorのアップデートが終わらないときの対処方法メモ
Anaconda navigatorのアップデートが終わらないときの対処方法メモayohe
 
因果推論の奥へ: "What works" meets "why it works"
因果推論の奥へ: "What works" meets "why it works"因果推論の奥へ: "What works" meets "why it works"
因果推論の奥へ: "What works" meets "why it works"takehikoihayashi
 
強化学習エージェントの内発的動機付けによる探索とその応用(第4回 統計・機械学習若手シンポジウム 招待公演)
強化学習エージェントの内発的動機付けによる探索とその応用(第4回 統計・機械学習若手シンポジウム 招待公演)強化学習エージェントの内発的動機付けによる探索とその応用(第4回 統計・機械学習若手シンポジウム 招待公演)
強化学習エージェントの内発的動機付けによる探索とその応用(第4回 統計・機械学習若手シンポジウム 招待公演)Shota Imai
 
落合流先生流の論文要旨フォーマット
落合流先生流の論文要旨フォーマット落合流先生流の論文要旨フォーマット
落合流先生流の論文要旨フォーマット森 哲也
 
項目反応理論による尺度運用
項目反応理論による尺度運用項目反応理論による尺度運用
項目反応理論による尺度運用Yoshitake Takebayashi
 
Rでisomap(多様体学習のはなし)
Rでisomap(多様体学習のはなし)Rでisomap(多様体学習のはなし)
Rでisomap(多様体学習のはなし)Kohta Ishikawa
 
マルコフ連鎖モンテカルロ法 (2/3はベイズ推定の話)
マルコフ連鎖モンテカルロ法 (2/3はベイズ推定の話)マルコフ連鎖モンテカルロ法 (2/3はベイズ推定の話)
マルコフ連鎖モンテカルロ法 (2/3はベイズ推定の話)Yoshitake Takebayashi
 
論文に関する基礎知識2015
論文に関する基礎知識2015論文に関する基礎知識2015
論文に関する基礎知識2015Mai Otsuki
 
Foss4G Japan 2021 シェープファイルの真の後継規格 FlatGeobufの普及啓蒙活動
Foss4G Japan 2021 シェープファイルの真の後継規格 FlatGeobufの普及啓蒙活動Foss4G Japan 2021 シェープファイルの真の後継規格 FlatGeobufの普及啓蒙活動
Foss4G Japan 2021 シェープファイルの真の後継規格 FlatGeobufの普及啓蒙活動Kanahiro Iguchi
 
最近強化学習の良記事がたくさん出てきたので勉強しながらまとめた
最近強化学習の良記事がたくさん出てきたので勉強しながらまとめた最近強化学習の良記事がたくさん出てきたので勉強しながらまとめた
最近強化学習の良記事がたくさん出てきたので勉強しながらまとめたKatsuya Ito
 
Python nlp handson_20220225_v5
Python nlp handson_20220225_v5Python nlp handson_20220225_v5
Python nlp handson_20220225_v5博三 太田
 

What's hot (20)

Rの高速化
Rの高速化Rの高速化
Rの高速化
 
Rethinking and Beyond ImageNet
Rethinking and Beyond ImageNetRethinking and Beyond ImageNet
Rethinking and Beyond ImageNet
 
RでGARCHモデル - TokyoR #21
RでGARCHモデル - TokyoR #21RでGARCHモデル - TokyoR #21
RでGARCHモデル - TokyoR #21
 
機械学習の未解決課題
機械学習の未解決課題機械学習の未解決課題
機械学習の未解決課題
 
[DL輪読会]Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data (NeurIPS 2021) 表形式デー...
[DL輪読会]Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data  (NeurIPS 2021) 表形式デー...[DL輪読会]Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data  (NeurIPS 2021) 表形式デー...
[DL輪読会]Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data (NeurIPS 2021) 表形式デー...
 
[DL輪読会]Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling
[DL輪読会]Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling[DL輪読会]Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling
[DL輪読会]Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling
 
5分でわかるかもしれないglmnet
5分でわかるかもしれないglmnet5分でわかるかもしれないglmnet
5分でわかるかもしれないglmnet
 
最近のRのランダムフォレストパッケージ -ranger/Rborist-
最近のRのランダムフォレストパッケージ -ranger/Rborist-最近のRのランダムフォレストパッケージ -ranger/Rborist-
最近のRのランダムフォレストパッケージ -ranger/Rborist-
 
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習
 
Anaconda navigatorのアップデートが終わらないときの対処方法メモ
Anaconda navigatorのアップデートが終わらないときの対処方法メモAnaconda navigatorのアップデートが終わらないときの対処方法メモ
Anaconda navigatorのアップデートが終わらないときの対処方法メモ
 
因果推論の奥へ: "What works" meets "why it works"
因果推論の奥へ: "What works" meets "why it works"因果推論の奥へ: "What works" meets "why it works"
因果推論の奥へ: "What works" meets "why it works"
 
強化学習エージェントの内発的動機付けによる探索とその応用(第4回 統計・機械学習若手シンポジウム 招待公演)
強化学習エージェントの内発的動機付けによる探索とその応用(第4回 統計・機械学習若手シンポジウム 招待公演)強化学習エージェントの内発的動機付けによる探索とその応用(第4回 統計・機械学習若手シンポジウム 招待公演)
強化学習エージェントの内発的動機付けによる探索とその応用(第4回 統計・機械学習若手シンポジウム 招待公演)
 
落合流先生流の論文要旨フォーマット
落合流先生流の論文要旨フォーマット落合流先生流の論文要旨フォーマット
落合流先生流の論文要旨フォーマット
 
項目反応理論による尺度運用
項目反応理論による尺度運用項目反応理論による尺度運用
項目反応理論による尺度運用
 
Rでisomap(多様体学習のはなし)
Rでisomap(多様体学習のはなし)Rでisomap(多様体学習のはなし)
Rでisomap(多様体学習のはなし)
 
マルコフ連鎖モンテカルロ法 (2/3はベイズ推定の話)
マルコフ連鎖モンテカルロ法 (2/3はベイズ推定の話)マルコフ連鎖モンテカルロ法 (2/3はベイズ推定の話)
マルコフ連鎖モンテカルロ法 (2/3はベイズ推定の話)
 
論文に関する基礎知識2015
論文に関する基礎知識2015論文に関する基礎知識2015
論文に関する基礎知識2015
 
Foss4G Japan 2021 シェープファイルの真の後継規格 FlatGeobufの普及啓蒙活動
Foss4G Japan 2021 シェープファイルの真の後継規格 FlatGeobufの普及啓蒙活動Foss4G Japan 2021 シェープファイルの真の後継規格 FlatGeobufの普及啓蒙活動
Foss4G Japan 2021 シェープファイルの真の後継規格 FlatGeobufの普及啓蒙活動
 
最近強化学習の良記事がたくさん出てきたので勉強しながらまとめた
最近強化学習の良記事がたくさん出てきたので勉強しながらまとめた最近強化学習の良記事がたくさん出てきたので勉強しながらまとめた
最近強化学習の良記事がたくさん出てきたので勉強しながらまとめた
 
Python nlp handson_20220225_v5
Python nlp handson_20220225_v5Python nlp handson_20220225_v5
Python nlp handson_20220225_v5
 

Similar to ~knitr+pandocではじめる~『R MarkdownでReproducible Research』

Scalaで萌える関数型プログラミング[完全版]
Scalaで萌える関数型プログラミング[完全版]Scalaで萌える関数型プログラミング[完全版]
Scalaで萌える関数型プログラミング[完全版]Ra Zon
 
Code Reading at Security and Programming camp 2011
Code Reading at Security and Programming camp 2011 Code Reading at Security and Programming camp 2011
Code Reading at Security and Programming camp 2011 Hiro Yoshioka
 
第一回Data mining勉強会 -第二章
第一回Data mining勉強会 -第二章第一回Data mining勉強会 -第二章
第一回Data mining勉強会 -第二章Tomonobu_Hirano
 
Programming camp code reading
Programming camp code readingProgramming camp code reading
Programming camp code readingHiro Yoshioka
 
第一回Data mining勉強会 -第二章 - 原案
第一回Data mining勉強会 -第二章 - 原案第一回Data mining勉強会 -第二章 - 原案
第一回Data mining勉強会 -第二章 - 原案yushin_hirano
 
Tokyo.R 白熱教室「これからのRcppの話をしよう」
Tokyo.R 白熱教室「これからのRcppの話をしよう」Tokyo.R 白熱教室「これからのRcppの話をしよう」
Tokyo.R 白熱教室「これからのRcppの話をしよう」Nagi Teramo
 
111015 tokyo scipy2_ディスカッション
111015 tokyo scipy2_ディスカッション111015 tokyo scipy2_ディスカッション
111015 tokyo scipy2_ディスカッションShohei Hido
 
20130228 Goノススメ(BPStudy #66)
20130228 Goノススメ(BPStudy #66)20130228 Goノススメ(BPStudy #66)
20130228 Goノススメ(BPStudy #66)Yoshifumi Yamaguchi
 
10分で分かるr言語入門ver2 upload用
10分で分かるr言語入門ver2 upload用10分で分かるr言語入門ver2 upload用
10分で分かるr言語入門ver2 upload用Nobuaki Oshiro
 
Sakuteki02 yokkuns
Sakuteki02 yokkunsSakuteki02 yokkuns
Sakuteki02 yokkunsYohei Sato
 
普通のプログラミング言語R
普通のプログラミング言語R普通のプログラミング言語R
普通のプログラミング言語RShuyo Nakatani
 
Programming camp 2008, Codereading
Programming camp 2008, CodereadingProgramming camp 2008, Codereading
Programming camp 2008, CodereadingHiro Yoshioka
 
Scalaで萌える関数型プログラミング[1.1.RC1]
Scalaで萌える関数型プログラミング[1.1.RC1]Scalaで萌える関数型プログラミング[1.1.RC1]
Scalaで萌える関数型プログラミング[1.1.RC1]Ra Zon
 
Rubyとプログラミング言語の潮流
Rubyとプログラミング言語の潮流Rubyとプログラミング言語の潮流
Rubyとプログラミング言語の潮流Kazuhiko Kato
 
続・SECDマシン
続・SECDマシン続・SECDマシン
続・SECDマシンt-sin
 
プログラミング言語 Ruby 2章 Rubyプログラムの構造と実行
プログラミング言語 Ruby 2章 Rubyプログラムの構造と実行プログラミング言語 Ruby 2章 Rubyプログラムの構造と実行
プログラミング言語 Ruby 2章 Rubyプログラムの構造と実行monglee
 
今さら聞けないHadoop勉強会第2回 セントラルソフト株式会社(20120228)
今さら聞けないHadoop勉強会第2回 セントラルソフト株式会社(20120228)今さら聞けないHadoop勉強会第2回 セントラルソフト株式会社(20120228)
今さら聞けないHadoop勉強会第2回 セントラルソフト株式会社(20120228)YoheiOkuyama
 

Similar to ~knitr+pandocではじめる~『R MarkdownでReproducible Research』 (20)

Rでreproducible research
Rでreproducible researchRでreproducible research
Rでreproducible research
 
Scalaで萌える関数型プログラミング[完全版]
Scalaで萌える関数型プログラミング[完全版]Scalaで萌える関数型プログラミング[完全版]
Scalaで萌える関数型プログラミング[完全版]
 
Code Reading at Security and Programming camp 2011
Code Reading at Security and Programming camp 2011 Code Reading at Security and Programming camp 2011
Code Reading at Security and Programming camp 2011
 
第一回Data mining勉強会 -第二章
第一回Data mining勉強会 -第二章第一回Data mining勉強会 -第二章
第一回Data mining勉強会 -第二章
 
Programming camp code reading
Programming camp code readingProgramming camp code reading
Programming camp code reading
 
第一回Data mining勉強会 -第二章 - 原案
第一回Data mining勉強会 -第二章 - 原案第一回Data mining勉強会 -第二章 - 原案
第一回Data mining勉強会 -第二章 - 原案
 
Tokyo.R 白熱教室「これからのRcppの話をしよう」
Tokyo.R 白熱教室「これからのRcppの話をしよう」Tokyo.R 白熱教室「これからのRcppの話をしよう」
Tokyo.R 白熱教室「これからのRcppの話をしよう」
 
111015 tokyo scipy2_ディスカッション
111015 tokyo scipy2_ディスカッション111015 tokyo scipy2_ディスカッション
111015 tokyo scipy2_ディスカッション
 
20130228 Goノススメ(BPStudy #66)
20130228 Goノススメ(BPStudy #66)20130228 Goノススメ(BPStudy #66)
20130228 Goノススメ(BPStudy #66)
 
10分で分かるr言語入門ver2 upload用
10分で分かるr言語入門ver2 upload用10分で分かるr言語入門ver2 upload用
10分で分かるr言語入門ver2 upload用
 
Sakuteki02 yokkuns
Sakuteki02 yokkunsSakuteki02 yokkuns
Sakuteki02 yokkuns
 
普通のプログラミング言語R
普通のプログラミング言語R普通のプログラミング言語R
普通のプログラミング言語R
 
Programming camp 2008, Codereading
Programming camp 2008, CodereadingProgramming camp 2008, Codereading
Programming camp 2008, Codereading
 
Scalaで萌える関数型プログラミング[1.1.RC1]
Scalaで萌える関数型プログラミング[1.1.RC1]Scalaで萌える関数型プログラミング[1.1.RC1]
Scalaで萌える関数型プログラミング[1.1.RC1]
 
Rubyとプログラミング言語の潮流
Rubyとプログラミング言語の潮流Rubyとプログラミング言語の潮流
Rubyとプログラミング言語の潮流
 
続・SECDマシン
続・SECDマシン続・SECDマシン
続・SECDマシン
 
Tokyo r38
Tokyo r38Tokyo r38
Tokyo r38
 
プログラミング言語 Ruby 2章 Rubyプログラムの構造と実行
プログラミング言語 Ruby 2章 Rubyプログラムの構造と実行プログラミング言語 Ruby 2章 Rubyプログラムの構造と実行
プログラミング言語 Ruby 2章 Rubyプログラムの構造と実行
 
Tokyo r50 beginner_2
Tokyo r50 beginner_2Tokyo r50 beginner_2
Tokyo r50 beginner_2
 
今さら聞けないHadoop勉強会第2回 セントラルソフト株式会社(20120228)
今さら聞けないHadoop勉強会第2回 セントラルソフト株式会社(20120228)今さら聞けないHadoop勉強会第2回 セントラルソフト株式会社(20120228)
今さら聞けないHadoop勉強会第2回 セントラルソフト株式会社(20120228)
 

More from Nagi Teramo

第86回R勉強会@東京 LT資料
第86回R勉強会@東京 LT資料第86回R勉強会@東京 LT資料
第86回R勉強会@東京 LT資料Nagi Teramo
 
Rでを作る
Rでを作るRでを作る
Rでを作るNagi Teramo
 
Reproducebility 100倍 Dockerマン
Reproducebility 100倍 DockerマンReproducebility 100倍 Dockerマン
Reproducebility 100倍 DockerマンNagi Teramo
 
healthplanetパッケージで 体組成データを手に入れて 健康な体も手に入れる
healthplanetパッケージで体組成データを手に入れて健康な体も手に入れるhealthplanetパッケージで体組成データを手に入れて健康な体も手に入れる
healthplanetパッケージで 体組成データを手に入れて 健康な体も手に入れるNagi Teramo
 
闇と向き合う
闇と向き合う闇と向き合う
闇と向き合うNagi Teramo
 
機械の体を手に入れるのよ、 鉄郎!!!
機械の体を手に入れるのよ、鉄郎!!!機械の体を手に入れるのよ、鉄郎!!!
機械の体を手に入れるのよ、 鉄郎!!!Nagi Teramo
 
続わかりやすいパターン認識11章(11.1 - 11.4)
続わかりやすいパターン認識11章(11.1 - 11.4)続わかりやすいパターン認識11章(11.1 - 11.4)
続わかりやすいパターン認識11章(11.1 - 11.4)Nagi Teramo
 
Ultra Lightning Talk × 3
Ultra Lightning Talk × 3Ultra Lightning Talk × 3
Ultra Lightning Talk × 3Nagi Teramo
 
RFinanceJはじめました
RFinanceJはじめましたRFinanceJはじめました
RFinanceJはじめましたNagi Teramo
 
東京R非公式おじさんが教える本当に気持ちいいパッケージ作成法
東京R非公式おじさんが教える本当に気持ちいいパッケージ作成法東京R非公式おじさんが教える本当に気持ちいいパッケージ作成法
東京R非公式おじさんが教える本当に気持ちいいパッケージ作成法Nagi Teramo
 
お前の逐モン、GETだぜ!
お前の逐モン、GETだぜ!お前の逐モン、GETだぜ!
お前の逐モン、GETだぜ!Nagi Teramo
 
Trading volume mapping R in recent environment
Trading volume mapping R in recent environment Trading volume mapping R in recent environment
Trading volume mapping R in recent environment Nagi Teramo
 
とある金融屋の統計技師が時系列解析してみた
とある金融屋の統計技師が時系列解析してみたとある金融屋の統計技師が時系列解析してみた
とある金融屋の統計技師が時系列解析してみたNagi Teramo
 
可視化周辺の進化がヤヴァイ~rChartsを中心として~
可視化周辺の進化がヤヴァイ~rChartsを中心として~可視化周辺の進化がヤヴァイ~rChartsを中心として~
可視化周辺の進化がヤヴァイ~rChartsを中心として~Nagi Teramo
 
「plyrパッケージで君も前処理スタ☆」改め「plyrパッケージ徹底入門」
「plyrパッケージで君も前処理スタ☆」改め「plyrパッケージ徹底入門」「plyrパッケージで君も前処理スタ☆」改め「plyrパッケージ徹底入門」
「plyrパッケージで君も前処理スタ☆」改め「plyrパッケージ徹底入門」Nagi Teramo
 
レプリカ交換モンテカルロ法で乱数の生成
レプリカ交換モンテカルロ法で乱数の生成レプリカ交換モンテカルロ法で乱数の生成
レプリカ交換モンテカルロ法で乱数の生成Nagi Teramo
 
Rで学ぶ逆変換(逆関数)法
Rで学ぶ逆変換(逆関数)法Rで学ぶ逆変換(逆関数)法
Rで学ぶ逆変換(逆関数)法Nagi Teramo
 
Rで学ぶ『構造型モデル de 倒産確率推定』
Rで学ぶ『構造型モデル de 倒産確率推定』Rで学ぶ『構造型モデル de 倒産確率推定』
Rで学ぶ『構造型モデル de 倒産確率推定』Nagi Teramo
 
Chapter 6: Computing on the language (R Language Definition)
Chapter 6: Computing on the language (R Language Definition)Chapter 6: Computing on the language (R Language Definition)
Chapter 6: Computing on the language (R Language Definition)Nagi Teramo
 

More from Nagi Teramo (20)

第86回R勉強会@東京 LT資料
第86回R勉強会@東京 LT資料第86回R勉強会@東京 LT資料
第86回R勉強会@東京 LT資料
 
Rでを作る
Rでを作るRでを作る
Rでを作る
 
Reproducebility 100倍 Dockerマン
Reproducebility 100倍 DockerマンReproducebility 100倍 Dockerマン
Reproducebility 100倍 Dockerマン
 
healthplanetパッケージで 体組成データを手に入れて 健康な体も手に入れる
healthplanetパッケージで体組成データを手に入れて健康な体も手に入れるhealthplanetパッケージで体組成データを手に入れて健康な体も手に入れる
healthplanetパッケージで 体組成データを手に入れて 健康な体も手に入れる
 
闇と向き合う
闇と向き合う闇と向き合う
闇と向き合う
 
機械の体を手に入れるのよ、 鉄郎!!!
機械の体を手に入れるのよ、鉄郎!!!機械の体を手に入れるのよ、鉄郎!!!
機械の体を手に入れるのよ、 鉄郎!!!
 
続わかりやすいパターン認識11章(11.1 - 11.4)
続わかりやすいパターン認識11章(11.1 - 11.4)続わかりやすいパターン認識11章(11.1 - 11.4)
続わかりやすいパターン認識11章(11.1 - 11.4)
 
Ultra Lightning Talk × 3
Ultra Lightning Talk × 3Ultra Lightning Talk × 3
Ultra Lightning Talk × 3
 
F#談話室(17)
F#談話室(17)F#談話室(17)
F#談話室(17)
 
RFinanceJはじめました
RFinanceJはじめましたRFinanceJはじめました
RFinanceJはじめました
 
東京R非公式おじさんが教える本当に気持ちいいパッケージ作成法
東京R非公式おじさんが教える本当に気持ちいいパッケージ作成法東京R非公式おじさんが教える本当に気持ちいいパッケージ作成法
東京R非公式おじさんが教える本当に気持ちいいパッケージ作成法
 
お前の逐モン、GETだぜ!
お前の逐モン、GETだぜ!お前の逐モン、GETだぜ!
お前の逐モン、GETだぜ!
 
Trading volume mapping R in recent environment
Trading volume mapping R in recent environment Trading volume mapping R in recent environment
Trading volume mapping R in recent environment
 
とある金融屋の統計技師が時系列解析してみた
とある金融屋の統計技師が時系列解析してみたとある金融屋の統計技師が時系列解析してみた
とある金融屋の統計技師が時系列解析してみた
 
可視化周辺の進化がヤヴァイ~rChartsを中心として~
可視化周辺の進化がヤヴァイ~rChartsを中心として~可視化周辺の進化がヤヴァイ~rChartsを中心として~
可視化周辺の進化がヤヴァイ~rChartsを中心として~
 
「plyrパッケージで君も前処理スタ☆」改め「plyrパッケージ徹底入門」
「plyrパッケージで君も前処理スタ☆」改め「plyrパッケージ徹底入門」「plyrパッケージで君も前処理スタ☆」改め「plyrパッケージ徹底入門」
「plyrパッケージで君も前処理スタ☆」改め「plyrパッケージ徹底入門」
 
レプリカ交換モンテカルロ法で乱数の生成
レプリカ交換モンテカルロ法で乱数の生成レプリカ交換モンテカルロ法で乱数の生成
レプリカ交換モンテカルロ法で乱数の生成
 
Rで学ぶ逆変換(逆関数)法
Rで学ぶ逆変換(逆関数)法Rで学ぶ逆変換(逆関数)法
Rで学ぶ逆変換(逆関数)法
 
Rで学ぶ『構造型モデル de 倒産確率推定』
Rで学ぶ『構造型モデル de 倒産確率推定』Rで学ぶ『構造型モデル de 倒産確率推定』
Rで学ぶ『構造型モデル de 倒産確率推定』
 
Chapter 6: Computing on the language (R Language Definition)
Chapter 6: Computing on the language (R Language Definition)Chapter 6: Computing on the language (R Language Definition)
Chapter 6: Computing on the language (R Language Definition)
 

Recently uploaded

What I did before opening my business..pdf
What I did before opening my business..pdfWhat I did before opening my business..pdf
What I did before opening my business..pdfoganekyokoi
 
レポートの書き方講座 [大学生初年次向けに対する講義資料] Lecture on how to write a report [lecture mater...
レポートの書き方講座 [大学生初年次向けに対する講義資料] Lecture on how to write a report [lecture mater...レポートの書き方講座 [大学生初年次向けに対する講義資料] Lecture on how to write a report [lecture mater...
レポートの書き方講座 [大学生初年次向けに対する講義資料] Lecture on how to write a report [lecture mater...yutakashikano1984
 
KARAPATANG PANTAO.pptxhrhrhrhrhrhrhrhrhr
KARAPATANG PANTAO.pptxhrhrhrhrhrhrhrhrhrKARAPATANG PANTAO.pptxhrhrhrhrhrhrhrhrhr
KARAPATANG PANTAO.pptxhrhrhrhrhrhrhrhrhrRodolfFernandez1
 
International Politics I - Lecture 1
International Politics I - Lecture 1International Politics I - Lecture 1
International Politics I - Lecture 1Toru Oga
 
Registration of travel agents - 'Explanation of the registration system under...
Registration of travel agents - 'Explanation of the registration system under...Registration of travel agents - 'Explanation of the registration system under...
Registration of travel agents - 'Explanation of the registration system under...oganekyokoi
 
The first time I used CANVA to create a slide document.
The first time I used CANVA to create a slide document.The first time I used CANVA to create a slide document.
The first time I used CANVA to create a slide document.oganekyokoi
 
3年前期 交通基盤工学 第一回 ガイダンス 交通基盤工学の概要  パワーポイント
3年前期 交通基盤工学 第一回 ガイダンス 交通基盤工学の概要  パワーポイント3年前期 交通基盤工学 第一回 ガイダンス 交通基盤工学の概要  パワーポイント
3年前期 交通基盤工学 第一回 ガイダンス 交通基盤工学の概要  パワーポイントshu1108hina1020
 
Divorce agreements in administrative work.pdf
Divorce agreements in administrative work.pdfDivorce agreements in administrative work.pdf
Divorce agreements in administrative work.pdfoganekyokoi
 
Establishment and operation of medical corporations.pdf
Establishment and operation of medical corporations.pdfEstablishment and operation of medical corporations.pdf
Establishment and operation of medical corporations.pdfoganekyokoi
 

Recently uploaded (9)

What I did before opening my business..pdf
What I did before opening my business..pdfWhat I did before opening my business..pdf
What I did before opening my business..pdf
 
レポートの書き方講座 [大学生初年次向けに対する講義資料] Lecture on how to write a report [lecture mater...
レポートの書き方講座 [大学生初年次向けに対する講義資料] Lecture on how to write a report [lecture mater...レポートの書き方講座 [大学生初年次向けに対する講義資料] Lecture on how to write a report [lecture mater...
レポートの書き方講座 [大学生初年次向けに対する講義資料] Lecture on how to write a report [lecture mater...
 
KARAPATANG PANTAO.pptxhrhrhrhrhrhrhrhrhr
KARAPATANG PANTAO.pptxhrhrhrhrhrhrhrhrhrKARAPATANG PANTAO.pptxhrhrhrhrhrhrhrhrhr
KARAPATANG PANTAO.pptxhrhrhrhrhrhrhrhrhr
 
International Politics I - Lecture 1
International Politics I - Lecture 1International Politics I - Lecture 1
International Politics I - Lecture 1
 
Registration of travel agents - 'Explanation of the registration system under...
Registration of travel agents - 'Explanation of the registration system under...Registration of travel agents - 'Explanation of the registration system under...
Registration of travel agents - 'Explanation of the registration system under...
 
The first time I used CANVA to create a slide document.
The first time I used CANVA to create a slide document.The first time I used CANVA to create a slide document.
The first time I used CANVA to create a slide document.
 
3年前期 交通基盤工学 第一回 ガイダンス 交通基盤工学の概要  パワーポイント
3年前期 交通基盤工学 第一回 ガイダンス 交通基盤工学の概要  パワーポイント3年前期 交通基盤工学 第一回 ガイダンス 交通基盤工学の概要  パワーポイント
3年前期 交通基盤工学 第一回 ガイダンス 交通基盤工学の概要  パワーポイント
 
Divorce agreements in administrative work.pdf
Divorce agreements in administrative work.pdfDivorce agreements in administrative work.pdf
Divorce agreements in administrative work.pdf
 
Establishment and operation of medical corporations.pdf
Establishment and operation of medical corporations.pdfEstablishment and operation of medical corporations.pdf
Establishment and operation of medical corporations.pdf
 

~knitr+pandocではじめる~『R MarkdownでReproducible Research』