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情報学要論２
| 科目名 | 情報学要論２ | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 教員名 | 尾崎 知伸 | ||||
| 単位数 | 2 | 学年 | 3 | 開講区分 | 文理学部 |
| 科目群 | 情報科学科 | ||||
| 学期 | 前期 | 履修区分 | 選択必修 | ||
| 授業テーマ | データ分析・データマイニングの基礎的な手法を学ぶ |
|---|---|
| 授業のねらい・到達目標 | データ分析の基本的な手法を学ぶことを中心とする．加えて，データの獲得，分析，結果の検討・検証を一通り体験し，データ分析に関する基礎的な取り組み方や考え方を身につけることを目標とする． |
| 授業の方法 | 講義形式で行う．随時演習を行う． |
| 履修条件 | 情報学要論1の単位を取得していることが望ましい |
| 授業計画 | |
|---|---|
| 1 | ガイダンス |
| 2 | データの形式と俯瞰 |
| 3 | 分類学習：導入 |
| 4 | 分類学習：決定木の学習アルゴリズム |
| 5 | 分類学習：分類器の性能評価 |
| 6 | 分類学習：実践例と演習 |
| 7 | クラスタリング：階層的クラスタリング |
| 8 | クラスタリング：非階層的クラスタリング |
| 9 | クラスタリング：実践例と演習 |
| 10 | 相関ルール分析：頻出パターン |
| 11 | 相関ルール分析：相関ルール |
| 12 | 相関ルール分析：制約と評価値 |
| 13 | 相関ルール分析：実践例と演習 |
| 14 | 総合演習 |
| 15 | まとめ |
| その他 | |
|---|---|
| 参考書 | 金明哲 『Rによるデータサイエンス』 森北出版 2007年 中田 豊久 『基礎から学ぶデータマイニング』 コロナ社 2013年 元田 浩, 山口 高平, 津本 周作, 沼尾 正行 『データマイニングの基礎』 オーム社 2006年 その他の参考文献に関しては，授業中に適宜，指定する． |
| 成績評価の方法及び基準 | 平常点(20%)、レポート(80%) |
| オフィスアワー | 随時を受け付ける．原則，事前にメール等でアポイントをとること． |