勉強会などでの発表資料

Tokyo.R

  1. 実務でもきっと役立つ統計的因果推論 (第53回Tokyo.R 応用セッション)
  2. 2016年6月版データマエショリスト入門 (第54回Tokyo.R 初心者セッション)
  3. RMeCabと正規表現 (第55回Tokyo.R LT)
  4. RとSASの連携 (第58回Tokyo.R LT)
  5. 2017年3月版データマエショリスト入門 (第59回Tokyo.R 初心者セッション)
  6. パッケージを作った(仮) (第59回Tokyo.R LT)
  7. R package to tune parameters using Bayesian Optimization (Global Tokyo.R #2)
  8. Docker で RStudio Server + MeCab + tidyverse(+ 日本語) (第60回Tokyo.R LT)
  9. データフレームの扱い方 初級編 (第61回Tokyo.R 初心者セッション)
  10. Amazonで自分の名前を検索したらヒットするようになった話 (第62回Tokyo.R LT)
  11. データフレームの扱い方 初級編 (第64回Tokyo.R 初心者セッション)
  12. R による日本語テキスト前処理(形態素解析を中心に) (第64回Tokyo.R 応用セッション)
  13. 読み方が分からないあのパッケージに入門する (第65回Tokyo.R 応用セッション)
  14. データ読み込み特集 (第66回Tokyo.R 初心者セッション)
  15. イマドキなパッケージ作成 (第69回Tokyo.R 応用セッション)
  16. はじめてのMCMC、はじめてのStan (第70回Tokyo.R 初心者セッション)
  17. Easy Writing for Bayesian Optimization in Machine Learning MlBayesOpt package (第71回Tokyo.R A la caRte session)
  18. 初心者セッション データハンドリング編 (第72回Tokyo.R 初心者セッション)
  19. 初心者セッション データ読み込み編 (第73回Tokyo.R 初心者セッション)

Japan.R

  1. rstanで個人のパラメーターを推定した話 (Japan.R 2015 LT)
  2. RStudio vs Emacs (Japan.R 2016 LT)
  3. Rの演算子特集 (Japan.R 2017 LT)

『統計的学習の基礎』輪読会

  1. 統計的学習の基礎輪読会資料 (7章後半 7.9〜)