訳があってRをやらなくてはならなくなった。

環境構築をするにあたってローカルにインストールすることも考えたが、再現性やソフトの競合を避けるという意味でdockerコンテナ上に環境を構築することにした。

単にrstudioのイメージを使用して環境構築することができなかったが、いくつか工夫をすることで対処することが可能だった。

その方法をメモしておく。

自分はコードブロックの表示のために、highlight.jsを利用している。

自分はPCがMac、スマホがAndroidなので、それらでWebサイトの表示を確認していた。

たまたまWindowsでこれを確認する機会があったのだが、システムデフォルトのフォントが適用され、個人的に苦手なフォントになっていた（Windowsのコマンドプロンプトのフォントみたいな感じ、見づらくないだろうか）。

これを改善するために配布されているオープンフォントをサブセット化、圧縮、アップロードを行なったので、その手順を残しておく。

自分が使う、外れ値検出手法についてのまとめ。

説明については各サイトに譲り、使い方をサンプルデータを使って示す。

特徴量削減手法について、大体何かしらを漏らしてしまうことが多いので、一覧をメモ。

基本的に

1. Filter法で大まかに削る
2. Wrapper法もしくはEmbedded法によって削減する
   • 線形のモデルを用いるべきか非線形を用いるべきか

と言った流れで行うことが多い。

以前、モンテカルロ法により円周率を推算する方法を調べて、実装した。

https://note.yu9824.com/study/monte-carlo-simulation-pi/

このとき、よく知られた無理数の定数のうちの一つであるネイピア数$e$はどうなんだろうと思った。

調べてみると結構面白かったので、簡単な証明を自分でしつつ、メモする。