![Java
public
class
HelloWorld
{
public
staJc
void
main(String[]
args)
{
System.out.println("Hello,World!");
}
}
Ruby
puts
"Hello,World!"](https://image.slidesharecdn.com/foss4g2013geocodesengoku-131103084127-phpapp01/85/Foss4-g2013-geo-code_sengoku-5-320.jpg)
![Java
public
class
HelloWorld
{
public
staJc
void
main(String[]
args)
{
System.out.println("Hello,World!");
}
}
Ruby
puts
"Hello,World!"
じぇじぇじぇ!!!
簡単すぎてやばい!!
’)
jj
'
j
(](https://image.slidesharecdn.com/foss4g2013geocodesengoku-131103084127-phpapp01/85/Foss4-g2013-geo-code_sengoku-6-320.jpg)
![コード量にすると、これだけ。
Rを呼び出す
ライブラリ
require
'rsruby'
r
=
RSRuby::instance
cor
=
r.eval_R(<<-‐RCOMMAND)
RCOMMAND内
library(randomForest)
にRのソース
data
<-‐
read.csv(“mansion.csv",header=T)
コードを囲む
ndata
<-‐
nrow(data)
ridx
<-‐
sample(ndata,
ndata*0.5)
data.learn
<-‐
data[ridx,]
data.test
<-‐
data[-‐ridx,]
forest
<-‐
randomForest(price~.,data
=
data.learn)
predict
<-‐
predict(forest,
newdata
=
data.test,
type
=
"class")
cor(predict,
data.test[,5])
RCOMMAND
ランダムフォレ
スとの関数
puts
cor](https://image.slidesharecdn.com/foss4g2013geocodesengoku-131103084127-phpapp01/85/Foss4-g2013-geo-code_sengoku-12-320.jpg)
Foss4 g2013 geoｘcode_sengoku
- 2. 自己紹介 仙石裕明（せんごく ひろあき） 専門はマイクロシミュレーション！ 東京大学 空間情報科学センター 柴崎亮介研究室 博士課程在籍 合同会社マイクロベース 代表 h9p://microgeodata.com/ NPO伊能社中 副理事長 h9p://www.iknowshachu.org/
- 3. 3
- 5. Java public class HelloWorld { public staJc void main(String[] args) { System.out.println("Hello,World!"); } } Ruby puts "Hello,World!"
- 6. Java public class HelloWorld { public staJc void main(String[] args) { System.out.println("Hello,World!"); } } Ruby puts "Hello,World!" じぇじぇじぇ!!! 簡単すぎてやばい!! ’) jj ' j (
- 12. コード量にすると、これだけ。 Rを呼び出す ライブラリ require 'rsruby' r = RSRuby::instance cor = r.eval_R(<<-‐RCOMMAND) RCOMMAND内 library(randomForest) にRのソース data <-‐ read.csv(“mansion.csv",header=T) コードを囲む ndata <-‐ nrow(data) ridx <-‐ sample(ndata, ndata*0.5) data.learn <-‐ data[ridx,] data.test <-‐ data[-‐ridx,] forest <-‐ randomForest(price~.,data = data.learn) predict <-‐ predict(forest, newdata = data.test, type = "class") cor(predict, data.test[,5]) RCOMMAND ランダムフォレ スとの関数 puts cor
- 16. Rubyのライバル？
- 17. Wikipedia: h9p://ja.wikipedia.org/wiki/ファイル:Python molurus тигровый питон.jpg
- 18. 無理無理！次元 が違うって ) j ’ jj (' Wikipedia: h9p://ja.wikipedia.org/wiki/ファイル:Python molurus тигровый питон.jpg
- 21. Rubyだって 負けてません
- 22. Rubyの良いとこ
- 27. 開発者が身近にいる
- 30. 最近こんな本も
- 31. もっと基礎から
- 32. 明日からはじめよう！！