@kazuo_reve「「Rによる機械学習」の勉強履歴（1）」後追い: dockerで機械学習(77) with R (7)

@kazuo_reve「Rによる機械学習」の勉強履歴（1）

の後追いをする。

本家

2019年度 データ分析勉強会
https://sites.google.com/site/kantometrics/archive/2019

で、すでにdockerに導入していたことを後で知る。
資料もなぜ８章までなのかも推測がついた。

残念なのは、ネットでの参加のための資料になっておらず、
特定の人たちの勉強会の資料を公開している点。

テストシンポジウムの発表原稿は、特定の人たちの勉強会の資料の域を超えていて、いろいろお世話になった。

Model Checking を適用した実践的非同期制御検証,Go with the Early Bird, 富士ゼロックス株式会社オフィスプロダクト事業本部コントローラソフトウェア開発部, 村石理恵/服部彰宏/野村秀樹/山本訓稔, 2007,
http://jasst.jp/archives/jasst07e/pdf/D2-3.pdf

ModelChecking 技術の専門性の排除とその効用, 富士ゼロックス株式会社オフィスプロダクト事業本部コントローラソフトウェア開発部, 野村秀樹/服部彰宏/村石理恵/山本訓稔,2008,
http://www.jasst.jp/archives/jasst08e/pdf/B4-2.pdf

作業記録

まずdockerで作業場を作る。作業記録はこちら。

今日のdocker error: RStudio （解決）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e1a757874e1e3e2c9765

起動方法

bash

docker run --rm -p 8787:8787 -e PASSWORD=yourpasswordhere rocker/rstudio

ブラウザを開いて、localhost:8787
でIDとpasswordの入力画面が出る。

IDはrstudio, ppasswordは、コマンドで指定したもの。

無事、ログインした。

R

R version 4.0.5 (2021-03-31) -- "Shake and Throw"
Copyright (C) 2021 The R Foundation for Statistical Computing
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)

R is free software and comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY.
You are welcome to redistribute it under certain conditions.
Type 'license()' or 'licence()' for distribution details.

R is a collaborative project with many contributors.
Type 'contributors()' for more information and
'citation()' on how to cite R or R packages in publications.

Type 'demo()' for some demos, 'help()' for on-line help, or
'help.start()' for an HTML browser interface to help.
Type 'q()' to quit R.

ログインしたら、ダウンロードしたい。
shellを走らせよう。

幸い、ログインの説明ページに、shell の走らせ方も載っていた。
やっぱRやってる人たちって、肝心なことがわかってるって感じ。

Using the rocker/rstudio container
https://hub.docker.com/r/rocker/rstudio

次に、別のコマンドから、

bash

$ docker exec -ti 0990b19a57db  bash

ログインした先で、

bash

# apt update; apt -y upgrade
# wget https://github.com/PacktPublishing/Machine-Learning-with-R-Third-Edition/archive/refs/heads/master.zip
# unzip master.zip

PacktPublishing/Machine-Learning-with-R-Third-Edition
https://github.com/PacktPublishing/Machine-Learning-with-R-Third-Edition

第二章のプログラムを動かそうとしたらエラーが出た。

「tools」メニューからgmodelsをinstallすると、コマンドに命令が現れた。

> install.packages("gmodels")
Installing package into ‘/usr/local/lib/R/site-library’
(as ‘lib’ is unspecified)
also installing the dependencies ‘gtools’, ‘gdata’

trying URL 'https://packagemanager.rstudio.com/all/__linux__/focal/latest/src/contrib/gtools_3.8.2.tar.gz'
Content type 'binary/octet-stream' length 324517 bytes (316 KB)
==================================================
downloaded 316 KB

trying URL 'https://packagemanager.rstudio.com/all/__linux__/focal/latest/src/contrib/gdata_2.18.0.tar.gz'
Content type 'binary/octet-stream' length 1216305 bytes (1.2 MB)
==================================================
downloaded 1.2 MB

trying URL 'https://packagemanager.rstudio.com/all/__linux__/focal/latest/src/contrib/gmodels_2.18.1.tar.gz'
Content type 'binary/octet-stream' length 111902 bytes (109 KB)
==================================================
downloaded 109 KB

* installing *binary* package ‘gtools’ ...
* DONE (gtools)
* installing *binary* package ‘gdata’ ...
* DONE (gdata)
* installing *binary* package ‘gmodels’ ...
* DONE (gmodels)

The downloaded source packages are in
	‘/tmp/RtmpX7KsLR/downloaded_packages’

「run」を押した。

bash

> # create vectors of data for three medical patients
> subject_name <- c("John Doe", "Jane Doe", "Steve Graves")

続きをしたいのでdocker hubに登録

bash

$ $ docker commit 0990b19a57db  kaizenjapan/rstudio
$ docker push kaizenjapan/rstudio
The push refers to repository [docker.io/kaizenjapan/rstudio]
955d73ad8db0: Pushed 
975f6564f91e: Mounted from rocker/rstudio 
904f4d5a6efd: Mounted from rocker/rstudio 
8e5e03028587: Mounted from rocker/rstudio 
9fbdaeca625e: Pushed 
346be19f13b0: Mounted from rocker/rstudio 
935f303ebf75: Mounted from rocker/rstudio 
0e64bafdc7ee: Mounted from rocker/rstudio 
latest: digest: sha256:751a292c52041f6643ec3328d84fc512a2ce6635128ac476c4546e07ab206176 size: 2000

第5章

R

> ## Understanding Decision Trees ----
> # calculate entropy of a two-class segment
> -0.60 * log2(0.60) - 0.40 * log2(0.40)
[1] 0.9709506

directory一覧

Machine-Learning-with-R-Cookbook-master
https://github.com/PacktPublishing/Machine-Learning-with-R-Cookbook

Machine-Learning-with-R-Cookbook-Second-Edition-master
https://github.com/PacktPublishing/Machine-Learning-with-R-Cookbook-Second-Edition

Machine-Learning-with-R-Quick-Start-Guide-master https://github.com/PacktPublishing/Machine-Learning-with-R-Quick-Start-Guide

Machine-Learning-with-R-Second-Edition-master
https://github.com/PacktPublishing/Machine-Learning-with-R-Second-Edition

Machine-Learning-with-R-Third-Edition-master
https://github.com/PacktPublishing/Machine-Learning-with-R-Third-Edition

4th editionは入れ物だけ存在。

参考資料(reference)

dockerで機械学習(76) with R (6)「Mastering Machine Learning with R 」By Cory Lesmeister
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c3d51cdd3b811dac4d26

Rstudio入門
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4f8bc5dd48cbc8d50329

＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞

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