機械学習入門#
科目名：機械学習発展
開講時期：3年次 前期-前半
日時：月曜4コマ（14:40-16:10）
担当教員：山本 祐輔（名古屋市立大学 大学院データサイエンス研究科 准教授）
この資料は，名古屋市立大学データサイエンス学部において開講されている講義「機械学習発展」の前半パート用に作成されたものです． 前半パートでは，機械学習の基礎を直感的かつ実践的に学びます．
成績評価#
レポート課題
講義コンテンツ#
山本担当パートでは，以下の資料を配布・公開します．
講義のPowerPointスライド
Hands-onセッションのためのJupyterノートブック
クイズのためのGoogle Colabノートブック
演習環境#
本講義のHands-onセッションでは，講義内で解説した様々な機械学習手法について，Pythonを用いて体験します．
Pythonの実行環境としてJupyterLabもしくはGoogle Colaboratoryを利用します． Google Colaboratoryはウェブサイト上で動作するため，PC/Mac上に事前にソフトウェアをインストールする必要はありません． ただし，Google Colaboratoryを利用するためには，Googleアカウントが必要となります． Googleアカウントを持っていない学生は，授業までに取得しておいてください．
授業計画とコンテンツ#
日時 |
トピック |
スライド資料 |
Hands-on |
クイズ |
クイズ解答 |
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|---|---|---|---|---|---|---|
1 |
04/14 |
ガイダンス |
- |
- |
- |
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2 |
04/21 |
pandas入門 |
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3 |
04/28 |
決定木からはじめる機械学習 |
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4 |
05/12 |
クラスタリング1: K-means & 階層的クラスタリング |
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5 |
05/19 |
クラスタリング2：密度ベースクラスタリング |
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6 |
05/26 |
分類1: K近傍法 & 教師あり機械学習のお作法 |
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7 |
06/02 |
分類2: サポートベクターマシン |
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8 |
06/09 |
分類3: ニューラルネットワーク入門 |
レポート課題#
後日掲載予定．