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言語分析
ワードリストを作る
検索語の生起位置の視覚化
KWIC形式で用例を表示する
日本語テキストにおける用例を表示する
共起語を集計する
共起語の対数尤度比とダイス係数を求める
特定の品詞の共起語だけをワードクラウドに描画する
n-gramを集計する
コーパス間で頻度差の大きい単語を特定する
stringrを使った文字列処理 (1)
stringrを使った文字列処理 (2)
stringrを使った文字列処理 (3)
RMeCabを使う (1)
RMeCabを使う (2)
RMeCabを使う (3)
RMeCabを使う (4)
共起ネットワークを作る
ワードクラウドを作る
語彙の豊富さや文章の難しさを測る (1)
語彙の豊富さや文章の難しさを測る (2)
語彙の豊富さや文章の難しさを測る (3)
語彙成長率を調べる
日本語を対象とした語彙比較
名詞率とMVRに基づくテクスト分類
Latent Dirichlet allocationを行う
潜在的意味解析による分類
文章を自動要約する
文字列の類似度を測る
単語を重み付けする
頻度差の検定の効果量としてオッズ比を用いる
頻度差の検定の効果量としてファイ係数とクラメールのVを用いる
Gries' Deviation of Proportion (DP)
Rで英文に品詞情報を付与する
Rパッケージにおける言語関連のデータ
統計処理
対応分析の結果をバブルプロットにする
対応分析の結果に重み付けをする
対応分析の結果に信頼区間を描く
クラスター分析におけるp値を計算する
複数のクラスタリング手法を組み合わせる
ランダムフォレストによる分類に寄与した変数の分析
ランダムフォレストのOOB errorのプロットに凡例をつける
ランダムフォレストのMDS plotで誤分類されている標本だけ書式を変える
L1正則化による変数選択
GBMによる変数選択
MARSによる分類
分類精度を確認する
系統樹を描く (1)
系統樹を描く (2)
残差分析を行う
カイ二乗値、対数オッズ比、ファイ係数の相関を調べる
クラメールのVの信頼区間を計算する
二群間で差のある変数を特定する
多群間で差のある変数を特定する
変数間の相関係数の大きいペアを抽出する
カイマージによる連続データの離散化
マイノリティ合成によるオーバー・サンプリング
ggplot2でシンプルなヒートマップを描く
データのばらつきを視覚化する (1)
データのばらつきを視覚化する (2)
箱ひげ図のノッチの値を取得する
レーダーチャートを描く
対散布図を描く
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