情報科学特別講究III

授業テーマ	データ分析・データマイニング技術の習得
授業のねらい・到達目標	データ分析やデータマイニングに関する基礎知識・技術を体系的に習得する．加えて，議論を等を通じ，プレゼンテーション能力とディスカッション能力を養うことを目指す．
授業の方法	受講者全員参加による輪講と議論を繰り返す
事前学修・事後学修，授業計画コメント	事前に輪講資料を読んでおくこと．また，発表用の資料を準備すること

授業計画
1	ガイダンス（授業のテーマや到達目標及び授業の方法について説明する）
2	次元圧縮：主成分分析 [準備] 資料を読んでおくこと
3	次元圧縮：線形判別分析による圧縮 [準備] 資料を読んでおくこと
4	次元圧縮：非線形写像 [準備] 資料を読んでおくこと
5	クラスタリング：K-平均法，階層的クラスタリング [準備] 資料を読んでおくこと
6	クラスタリング：混合分布モデル [準備] 資料を読んでおくこと
7	トピックモデル [準備] 資料を読んでおくこと
8	回帰分析：単回帰・重回帰 [準備] 資料を読んでおくこと
9	回帰分析：回帰木・モデル木 [準備] 資料を読んでおくこと
10	回帰分析：サポートベクトル回帰 [準備] 資料を読んでおくこと
11	例外発見：ワンクラスサポートベクトルマシン，LOF [準備] 資料を読んでおくこと
12	例外発見：統計的例外，クラスタリング・分類による例外の発見 [準備] 資料を読んでおくこと
13	総合演習，期末報告会の準備
14	期末報告会と議論 [準備] 期末報告会での発表資料を準備すること
15	これまでの復習・解説を行い授業の理解を深める

その他
参考書	随時，指示する
成績評価の方法及び基準	授業参画度(100%)
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．