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データサイエンス基礎講座 2016 春

2016年2月2日 （火）・10日（水）・12日（金）・16日（火）・26日（金）の5日間、1回：120分、合計600分余りの充実授業です！

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データサイエンス基礎講座2015秋【機械学習・実践編】｜2015年10月15日（木）・20日（火）・23日（金）・28日（水）

10月15日（木）19:00～21:00
データサイエンスの基本と機械学習
  • 高校生程度の数学の復習
  • Rのインストール
  • 平均、分散、相関分析
  • 統計と機械学習の違い
  • 基本的な分析種類の整理
  • 回帰分析、主要成分分析、因子分析、独立変数
  • 独立変数の（有）（無）の分析
  • Ｒでの演習
10月20日（火）19:00～21:00
機械学習　其の１
  • 基本的な分析種類の整理、アソシエーション分析（機械学習の第一歩）
  • クラスタリング分析、重回帰分析
  • 機械学習（教師あり学習）
  • カーネル法、サポートベクターマシン、ロジスティクス回帰、決定木
  • Ｒでの演習
10月23日（金）19:00～21:00
機械学習　其の２
  • 教師無し学習等
  • クラスタリング
  • Ｋ-平均法
  • バギング、ブースティング
  • ランダムフォレスト
  • 機械学習　まとめ
10月28日（水）19:00～21:00
ディープラーニング、ニューラルネットワーク基礎
  • JAVAまたはRによる簡単な演習
  • まとめ＆（授業全体の）質疑応答と機械学習の新たなトレンド
  • Amazon Machine Learning、Microsoft Azure Machine Learning 等