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/
Plotting means and error bars (ggplot2)
http://www.cookbook-r.com/Graphs/Plotting_means_and_error_bars_(ggplot2)/
JULY 24, 2016
Line plot for two-way designs using ggplot2
https://drsimonj.svbtle.com/mean-and-ci-plot-for-twoway-designs-using-ggplot2
Chapter 4. Line Graphs
https://www.safaribooksonline.com/library/view/r-graphics-cookbook/9781449363086/ch04.html