目次
機械学習とは
プログラミング無しで機械学習
機械学習プログラミング入門
初めてのKeras2.0
- KerasでFineTuning(作成中)
 - pythonメモ(作成中)
 
以前のリビジョンの文書です
ggplot2(tidyverse)では、カラーのきれいなグラフを出力してくれるのはありがたいのですが、論文用には白黒のグラフを作成したい場合が多いです。
基本的には、ggplot()+theme_set(theme_classic())を用いるのですが、具体的な方法を記載させていただきたいと思います。
作成中
サマリー作成用の関数の定義
summarySE <- function(data=NULL, measurevar, groupvars=NULL, na.rm=FALSE,
                      conf.interval=.95, .drop=TRUE) {
    library(plyr)
    # New version of length which can handle NA's: if na.rm==T, don't count them
    length2 <- function (x, na.rm=FALSE) {
        if (na.rm) sum(!is.na(x))
        else       length(x)
    }
    # This does the summary. For each group's data frame, return a vector with
    # N, mean, and sd
    datac <- ddply(data, groupvars, .drop=.drop,
      .fun = function(xx, col) {
        c(N    = length2(xx[[col]], na.rm=na.rm),
          mean = mean   (xx[[col]], na.rm=na.rm),
          sd   = sd     (xx[[col]], na.rm=na.rm)
        )
      },
      measurevar
    )
    # Rename the "mean" column    
    datac <- rename(datac, c("mean" = measurevar))
    datac$se <- datac$sd / sqrt(datac$N)  # Calculate standard error of the mean
    # Confidence interval multiplier for standard error
    # Calculate t-statistic for confidence interval: 
    # e.g., if conf.interval is .95, use .975 (above/below), and use df=N-1
    ciMult <- qt(conf.interval/2 + .5, datac$N-1)
    datac$ci <- datac$se * ciMult
    return(datac)
}
https://mrunadon.github.io/ThesisPlot/
JULY 24, 2016
Line plot for two-way designs using ggplot2
https://drsimonj.svbtle.com/mean-and-ci-plot-for-twoway-designs-using-ggplot2