科目名[英文名]
情報工学特別講義(データマイニング)   [Dedicated Lecture on Information Engineering]
区分 工学部専門科目等  選択必修   単位数 2 
対象学科等   対象年次 34  開講時期 後学期 
授業形態 後学期  時間割番号 025811
責任教員 [ローマ字表記]
藤本 浩司, 柴原 一友, 藤田 桂英, 宮武 孝尚   [FUJIMOTO Kohji, SHIBAHARA Kazutomo, FUJITA Katsuhide, MIYATAKE Takahisa]
所属 工学府 研究室   メールアドレス

概要
大量データからの知識抽出技術であるデータマイニングの概念と基礎技術の習得
到達基準
大量データからの知識抽出技術における概念および基礎技術を習得する
授業内容
【1日目】
データマイニングと消費社会との関わり,確率を使って将来を予測する,統計分析ソフトRの基本的な使い方,課題
【2日目】
判別ツリーとは,判別ツリーの評価,線形回帰,ロジスティック回帰,ノンパラメトリック回帰
【3日目】
ニューラルネットワーク,サポートベクタマシン,確率構造をもつモデル(ベイズ理論),課題
履修条件・関連項目
特になし
テキスト・教科書
スライド教材のハンドアウトを配布し、Moodle上にもアップ予定
参考書
データマイニング:マイケルJAベリー他著「データマイニング手法 予測・スコアリング編―営業、マーケティング、CRMのための顧客分析」海文堂
データマイニング:マイケルJAベリー他著「データマイニング手法 探索的知識発見編―営業、マーケティング、CRMのための顧客分析」海文堂
成績評価の方法
授業への出席(50%)、および各提出課題(50%)で評価する
教員から一言
キーワード
判別ツリー、線形回帰、ロジスティック回帰、ノンパラメトリック回帰 、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ベイズ理論、分析ソフトR
オフィスアワー
備考1
備考2
参照ホームページ
開講言語
語学学習科目
更新日付
2018/09/18 16:07:59