機械学習/Rで大規模データを扱うのバックアップ差分(No.2)

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- 1 (2011-02-28 (月) 15:05:35)
- 2 (2011-02-28 (月) 15:05:35)

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この記事はまだ書きかけです．

*はじめに [#gbf213f4]

Rでは全てのデータをメモリー上で処理するため，大規模なデータに対して機械学習を行うとすぐに「allocMatrix において，指定された要素数が多すぎます」というメッセージが出て処理が停まってしまいます．

そこで，Rで大規模メモリーを扱う方法についてメモしておきます．


*ダウンロードとインストール [#c7b43c9f]

#geshi(R){{
#geshi(rsplus){{
> options(CRAN = "http://cran.r-project.org")
> install.packages("bigmemory")
}}

この後，ダウンロードするサーバーを聞かれますので，日本のサーバーを選択します．


*データの読み込み [#d6518a0f]

まだぜんぜん書けていませんが，時間がなくなりました．
続きはまたいつか．


*参考情報 [#md559887]

-[[MacでRを使う>機械学習/MacでRを使う]] | とうごろうぃき
-[[RでRandom Forestを使う>機械学習/RでRandom Forestを使う]] | とうごろうぃき

-[[Rにおける大規模データ解析:http://www.slideshare.net/sfchaos/rbigmemory-tokyowebmining10]] | [[@sfchaos:http://twitter.com/sfchaos]] | SlideShare

機械学習/Rで大規模データを扱う のバックアップ差分(No.2)

機械学習/Rで大規模データを扱うのバックアップ差分(No.2)