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情報科学講究2

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科目名 情報科学講究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(情報システム解析学科)
学期 後期 履修区分 必修
授業概要 データマイニングツールの利用・作成と実データを対象とした分析
授業のねらい・到達目標 卒業研究等を踏まえ,データマイニング技術に関する知見を掘り下げる.
必要なツールを利用・作成出来るようになる.
実データを対象としたデータマイニングができるようになる.

この科目は文理学部(学士(理学))のディプロマポリシーDP6及びカリキュラムポリシーCP9に対応しています。
授業の方法 文献輪講と演習を行う.輪講では,担当者が発表資料や配布資料を準備し,参加者に対して説明を行う.その後,参加者全員で内容の確認と議論を行う.一方,演習として,輪講等で学習した内容を実践し,知識の定着をはかる.
本授業の事前・事後学習は,各2時間の学習を目安とする.
履修条件 学科内規による.
授業計画
1分類学習(1):ロジスティック回帰
【事前学習】資料を読んでおく
【事後学習】学修内容を振り返り,知識・技術の定着を図る
2分類学習(2):サポートベクトルマシン
【事前学習】資料を読んでおく
【事後学習】学修内容を振り返り,知識・技術の定着を図る
3分類学習(3):決定木とランダムフォレスト
【事前学習】資料を読んでおく
【事後学習】学修内容を振り返り,知識・技術の定着を図る
4データ前処理(1):欠損データ,カテゴリデータ,データの分割
【事前学習】資料を読んでおく
【事後学習】学修内容を振り返り,知識・技術の定着を図る
5データ前処理(2):特徴量の評価と選択
【事前学習】資料を読んでおく
【事後学習】学修内容を振り返り,知識・技術の定着を図る
6次元圧縮(1):主成分分析
【事前学習】資料を読んでおく
【事後学習】学修内容を振り返り,知識・技術の定着を図る
7次元圧縮(2):線形判別分析による圧縮
【事前学習】資料を読んでおく
【事後学習】学修内容を振り返り,知識・技術の定着を図る
8次元圧縮(3):非線形写像
【事前学習】資料を読んでおく
【事後学習】学修内容を振り返り,知識・技術の定着を図る
9モデル評価(1):交差検定,学修曲線と検証曲線
【事前学習】資料を読んでおく
【事後学習】学修内容を振り返り,知識・技術の定着を図る
10モデル評価(2):グリッドサーチと性能評価指標
【事前学習】資料を読んでおく
【事後学習】学修内容を振り返り,知識・技術の定着を図る
11アンサンブル学習(1):導入
【事前学習】資料を読んでおく
【事後学習】学修内容を振り返り,知識・技術の定着を図る
12アンサンブル学習(2):バギングとブースティング
【事前学習】資料を読んでおく
【事後学習】学修内容を振り返り,知識・技術の定着を図る
13実データの分析(1)
【事前学習】対象データの分析を行う.
【事後学習】必要な追加実験(分析)を行う
14実データの分析(2)
【事前学習】期末報告会用の発表資料を準備する
【事後学習】議論の結果を踏まえ,発表資料を改善する
15期末報告会
【事前学習】報告会用の発表資料を準備する
【事後学習】発表と議論を振り返り,今後の発展について考察する
その他
参考書 参考書等は,随時指定する
成績評価の方法及び基準 授業参画度(100%)
授業参画度は,輪講内容の理解度,実習・演習の成果と期末報告会の内容により評価する.
オフィスアワー 質問等は随時を受け付ける.原則,アポイントをとること.

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