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情報科学特別講究Ⅲ

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令和2年度入学者 情報科学特別講究Ⅲ
令和元年度以前入学者 情報科学特別講究Ⅲ
教員名 尾崎知伸
単位数    1 課程 前期課程 開講区分 文理学部
科目群 地球情報数理科学専攻
学期 前期 履修区分 選択必修
授業の形態 オンライン授業（会議システムを使用する．この授業で使用するシステムとその使い方については，第１回授業で詳述する）
授業概要 データマイニングに関する基礎知識として教師なし学習，回帰モデル，例外発見を取り上げ，それぞれ基本となる手法・技術について学修する．
授業のねらい・到達目標 教師なし学習，回帰モデル，例外発見に関する基礎知識・技術を体系的に習得する．
技術内容に対して議論とプレゼンテーションができる．
授業の方法 講義と演習を繰り返す．また，簡単なデータ分析を行い発表を行う.
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）
データマイニングプロセスの概観
【事前学習】シラバスを確認する．当該分野に関する簡単な調査を行う （2時間）
【事後学習】データマイニングプロセスについて復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
2 次元圧縮：主成分分析
【事前学習】主成分分析に関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】主成分分析について復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
3 次元圧縮：線形判別分析による圧縮
【事前学習】線形判別分析に関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】線形判別分析による圧縮について復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
4 次元圧縮：非線形写像
【事前学習】非線形写像に関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】非線形写像について復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
5 クラスタリング：K-平均法，階層的クラスタリング
【事前学習】クラスタリングに関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】基本的なクラスタリング手法について復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
6 クラスタリング：混合分布モデル
【事前学習】クラスタリングに関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】混合分布モデルについて復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
7 トピックモデル
【事前学習】トピックモデルに関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】トピックモデルについて復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
8 回帰分析：単回帰・重回帰
【事前学習】単回帰・重回帰に関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】単回帰分析・重回帰分析について復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
9 回帰分析：回帰木・モデル木
【事前学習】回帰木・モデル木に関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】回帰木・モデル木について復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
10 回帰分析：サポートベクトル回帰
【事前学習】サポートベクトル回帰に関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】サポートベクトル回帰について復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
11 例外発見：ワンクラスサポートベクトルマシン，LOF
【事前学習】例外発見に関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】例外発見の概要について復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
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
【事前学習】例外発見に関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】種々の例外発見手法について復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
13 総合演習，期末報告会の準備
【事前学習】発表資料を準備する （2時間）
【事後学習】議論を基に発表資料の更新を行う （2時間）
14 期末報告会と議論
【事前学習】発表資料を準備する （2時間）
【事後学習】発表・議論の内容を振り返り理解を深める （2時間）
15 これまでの復習・解説を行い授業の理解を深める
【事前学習】これまでの資料を振り返る （2時間）
【事後学習】今後の発展について考察する （2時間）
その他
教科書 使用しない
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%)
授業参画度は，議論の様子と期末報告会の内容により評価する．
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．

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