tetlabo

[General]
use_cjk_font = 1

tetlabo

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# ライブラリの読み込み
import numpy as np
import pandas as pd
# グラフィックスのフォントはソースコード内で "Noto Sans CJK" に決め打ちされている
import sweetviz as sv
sv.config_parser.read('sweetviz_settings.ini')

tetlabo

conda update --all # 環境全体をアップデートする。ここで、"scikit-learn-intelex をインストールしてみてね" 的なメッセージが表示される
conda install -c conda-forge scikit-learn-intelex # 筆者の環境では、anacondaリポジトリからはconflictが発生してインストールできなかったので
conda update --all # 再度アップデートすると、anacondaリポジトリのほうの scikit-learn-intelex に置き換わる

tetlabo

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# scikit-learnのIntel拡張 (scikit-learn-intelex) を試してみる

### ライブラリの読み込み

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.svm import SVC

tetlabo

Set-WinSystemLocale -SystemLocale ja-JP
Set-WinHomeLocation -GeoId 0x7A
Set-WinUserLanguageList ja-JP -Force
Set-TimeZone -Id "Tokyo Standard Time"
Set-WinUILanguageOverride -Language ja-JP
Set-WinCultureFromLanguageListOptOut -OptOut $False
Set-WinDefaultInputMethodOverride -InputTip "0411:00000411"

tetlabo

<Configuration Name="Default" CreatedAt="2020-07-19 16:13:17 +09:00">
  <VGpu>Enable</VGpu>
  <Networking>Default</Networking>
  <MappedFolders>
    <MappedFolder>
      <HostFolder>D:\temp</HostFolder>
      <ReadOnly>true</ReadOnly>
    </MappedFolder>
  </MappedFolders>
  <LogonCommand>

tetlabo

library(tidyverse)

# 適当なロジスティック回帰モデルを作る
b <- 10
a <- 3
x <- rnorm(100, mean = 10, sd = 5)
e <- rnorm(100, sd = 12)
y <- (a * x) + b + e
y <- if_else(y >= mean(y), 1, 0)
logi_res <- glm(y ~ x, family = binomial(link = "logit"))

tetlabo

# RStudioの "Terminal" での作業

cd $HOME
wget -Omecab-0.996.tar.gz 'https://drive.google.com/uc?export=download&id=0B4y35FiV1wh7cENtOXlicTFaRUE'
wget -Omecab-ipadic-2.7.0-20070801.tar.gz 'https://drive.google.com/uc?export=download&id=0B4y35FiV1wh7MWVlSDBCSXZMTXM'

tar xzvf mecab-0.996.tar.gz
cd mecab-0.996
./configure --enable-utf8-only --prefix=$HOME/usr/local
make

tetlabo

install.packages("withr")
# 下記の "/opt/R/4.1.3/lib/R/bin" は実行環境によって変わりますので、適宜読み替えてください。
home <- Sys.getenv("HOME")
Sys.setenv(PATH=paste0("/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin:/opt/R/4.1.3/lib/R/bin:/usr/lib/rstudio-server/bin/postback:", home, "/usr/local/bin"))
Sys.setenv(CPPFLAGS=paste0("-I", home, "/usr/local/include"))
Sys.setenv(LDFLAGS=paste0("-I", home, "/usr/local/lib"))
Sys.setenv(LD_LIBRARY_PATH=paste0(home, "/usr/local/lib"))
withr::with_makevars(c(CPPFLAGS=paste0("-I", home, "/usr/local/include"), LDFLAGS=paste0("-L", home, "/usr/local/lib"), LD_LIBRARY_PATH=paste0(home, "/usr/local/lib")), install.packages("RMeCab", repos = "https://rmecab.jp/R"), assignment="+=")

dyn.load(paste0(home, "/usr/local/lib/libmecab.so.2"))

tetlabo

# 線形回帰モデルに従う乱数を生成する
b <- 10
a <- 3
x <- rnorm(100, mean = 10, sd = 5)
e <- rnorm(100, sd = 10)
y <- (a * x) + b + e
lm_res <- lm(y ~ x)

library(ggplot2)
library(ggpmisc)