情報科学特別講究Ⅱ

授業テーマ	データ分析とデータマイニングの基礎
授業のねらい・到達目標	データ科学やデータ分析・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	前処理：データクリーニング，データ統合，データ縮約 [準備] 資料を読んでおくこと
3	分類学習：判別分析 [準備] 資料を読んでおくこと
4	分類問題：ロジスティック回帰 [準備] 資料を読んでおくこと
5	分類問題：サポートベクトルマシン [準備] 資料を読んでおくこと
6	分類学習：ルール学習 [準備] 資料を読んでおくこと
7	モデルの評価：交差検定，学習曲線と検証曲線 [準備] 資料を読んでおくこと
8	モデルの評価：グリッドサーチと性能評価指標 [準備] 資料を読んでおくこと
9	属性選択 [準備] 資料を読んでおくこと
10	属性合成 [準備] 資料を読んでおくこと
11	アンサンブル学習：導入 [準備] 資料を読んでおくこと
12	アンサンブル学習：基礎 [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．