COURSE

コース紹介
【データサイエンス基礎コース】

機械学習のためのRプログラミング

講師写真

開講場所:基礎工B103
提供:大阪大学
講師:鈴木 譲
開講日時:平成30年10月〜平成31年1月
受講対象者:修士課程・博士後期課程学生,社会人
評価方法:第15回の総合演習・発表、レポートが主で、これに出席点を加える。試験は行わない。

本講義では、(統計的)機械学習の基本概念を、正しく理解することが目的である。本講義では、whatを漠然と学習するのではなく、項目を最低限のものにしぼり、whyを数学的に解決しながら、最も理路整然とした状態の機械学習を脳裏に形成していく。無論、理論だけで終わるものではなく、同時に受講する演習科目で具体的に手を動かしていき、最後に実データに関する分析のプレゼンテーションを行う。

シラバス

第1回目 2018年10月01日 イントロダクション: 機械学習の諸概念 履修の仕方
第2回目 2018年10月15日 線形回帰(1)
第3回目 2018年10月22日 線形回帰(2) 線形回帰の理論: 数学的な導出
第4回目 2018年10月29日 ロジスティック回帰、最尤法、フィッシャー情報量
第5回目 2018年11月12日 判別分析、k-近傍法
第6回目 2018年11月19日 クロスバリデーションとブートストラップ
第7回目 2018年11月26日 情報量基準
第8回目 2018年12月03日 Ridge回帰とLasso回帰
第9回目 2018年12月10日 主成分分析、主成分回帰、部分的最小2乗法
第10回目 2018年12月17日 スプライン回帰、一般化加法モデル
第11回目 2018年12月25日 決定木
第12回目 2019年01月07日 バギング、ランダムフォーレスト、ブースティング
第13回目 2019年01月21日 サポートベクトルマシン
第14回目 2019年01月28日 クラスタリング
第15回目 2019年02月04日 総合演習・発表 期末課題について、各自が事前に提出したものを、プレゼンする。

一覧へ

受付終了