COURSE

コース紹介
【データサイエンス 『基礎コース』】

機械学習の数理 with R/Python

開講場所:
提供:大阪大学
講師:鈴木譲
開講日時:2021年4月1日 ~
受講対象者:院生(修士/博士前期)・院生(博士/博士後期)
評価方法:課題提出のみ。70点以上で100とします。最低でも30点以上ないと不合格になります。
受講生へのコメント:R言語の処理が読めることが前提となる。もし、R言語を勉強した経験がない場合、こちらでビデオを提供するので、それを見るて、習得するように心がける。Pythonで提出しても良い。
e-learningの形式になるので、ビデオをみて学習し、疑問点があれば質問し、課題を提出する。難しい課題は、丁寧すぎるくらいのヒントがついているので、すべて提出できるものと思われる。

教科書・教材
機械学習の数理100問シリーズ (共立出版)
鈴木讓 統計的機械学習の数理100問 with R (2020年3月末)
鈴木讓 統計的機械学習の数理100問 with Python (2020年4月末)
のいずれか一冊。およびビデオ https://vimeo.com/showcase/5901728

参考文献
機械学習の数理100問シリーズ (共立出版)
鈴木讓 スパース推定100問 with R
鈴木讓 スパース推定100問 with Python

機械学習のの基礎を、数学的な側面、プログラミング的な側面の両側から習得する。
(1) 機械学習に必要な数学的ロジックを構築する
(2) 機械学習の処理をスクラッチから、プログラミングできるようにする

1. 線形回帰(1)
2. 線形回帰(2)
3. 線形回帰(3)
4. ロジスティック回帰
5. 線形判別と2時判別
6. クロバリデーションとブートストラップ
7. 情報量基準(1)
8. 情報量基準(2)
9. スパース推定
10. 非線形
11. 決定木
12. サポートベクトルマシン(1)
13. サポートベクトルマシン(2)
14. クラスタリング
15. 主成分分析

DuEX登録の締切日

2022年3月31日

履修登録の注意事項

※本科目は単位互換対象科目のため、大学での履修登録が必要です。詳細は所属大学のDuEX担当事務へお問い合わせください。