データマイニング
| 授業目的 |
|---|
| 本授業の目的は，多変量解析，およびデータマイニング分野の基本な手法を理解することである． |
| 到達目標 |
| ・多変量解析の手法について，その目的と原理を理解し，説明できる ・データマイニングの手法について，その目的とアルゴリズムを理解し，説明できる ・上記の手法やアルゴリズムを小さなデータセットに適用できる |
| 授業計画 | |
|---|---|
| 第1回 スタートアップウィーク | オンライン授業（オンデマンド型） イントロダクション 【授業外学修】図書館や本屋で自分に合った書籍をさがす |
| 第2回 コアウィークス | 回帰分析（1） 【授業外学修】授業内容の復習 （3時間） |
| 第3回 コアウィークス | 回帰分析（2） 【授業外学修】授業内容の復習 （3時間） |
| 第4回 コアウィークス | 主成分分析 【授業外学修】授業内容の復習 （3時間） |
| 第5回 コアウィークス | 変量プロット，主成分得点 【授業外学修】授業内容の復習 （3時間） |
| 第6回 コアウィークス | 判別分析（1） 【授業外学修】授業内容の復習 （3時間） |
| 第7回 コアウィークス | 判別分析（2） 【授業外学修】授業内容の復習 （3時間） |
| 第8回 フレックスアワーズ | オンライン授業（オンデマンド型） データ解析手法の評価 【授業外学修】授業内容の復習 （3時間） |
| 第9回 コアウィークス | 決定木 【授業外学修】授業内容の復習 （3時間） |
| 第10回 コアウィークス | 回帰木 【授業外学修】授業内容の復習 （3時間） |
| 第11回 コアウィークス | 頻出アイテム集合列挙 【授業外学修】授業内容の復習 （3時間） |
| 第12回 コアウィークス | 相関ルールの導出 【授業外学修】授業内容の復習 （3時間） |
| 第13回 コアウィークス | クラスタリング（1） 【授業外学修】授業内容の復習 （3時間） |
| 第14回 コアウィークス | クラスタリング（2） 【授業外学修】授業内容の復習 （3時間） |
| 第15回 | オンライン授業（オンデマンド型） 総合学習 |
| 【授業外学修】 | 初回授業にて指示する |