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ds:2017 [2018/01/31 17:36] wataluds:2017 [2018/07/26 08:42] watalu
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-==== ウェブシステムイン ====+==== データマグ ====
  
-このページの短縮URLは http://bit.ly/websys-ds2017 です。+このページの短縮URLは http://bit.ly/uec-dm2018 です。
  
-=== データサエンス #1, #2 ===+この科目は国際科目であり、[[http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/|An Introduction to Statistical Learning]]という書籍に基づいていて、スラドも[[https://www.r-bloggers.com/in-depth-introduction-to-machine-learning-in-15-hours-of-expert-videos/|著者たちが公開しているライド]]をお借りしています。より深く学びたい人は、著者たちによるビデオ講義が公開されていますので、そこから学ぶと良いでしょう。
  
-[[http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/|An Introduction to Statistical Learning]]という籍に基づいた講義。今週2章と5章基づきます。スライは[[https://www.r-bloggers.com/in-depth-introduction-to-machine-learning-in-15-hours-of-expert-videos/|著者たちが公開しているスライド]]を用す。箇所についもビデオ講義が公開れてますので、参考にしてください。+=== 課題その3 === 
 + 
 +最後の課題:「教科の例を一通り実行して、記録したPDFファイルを作成しなさ。」(ぶんJupyterノートべて実行し、PDFに出力しなさい、という課題のず) 
 + 
 +  * 各自研究室環境で、普通ダウンロードしてて実行できれば、それでいです。実行結果みを提出しください。 
 +  * Anacondaやパッケージインストールに手間取って実行きなかったらそのような苦闘の記録を提出してください。
  
 同書はRでの講義を想定していますが、Pythonのコードを公開してくれている方々がいます。下記のGitHubのレポジトリを参照してください。 同書はRでの講義を想定していますが、Pythonのコードを公開してくれている方々がいます。下記のGitHubのレポジトリを参照してください。
  
-  * [[https://github.com/JWarmenhoven/ISLR-python]] (Python 2用+  * [[https://github.com/JWarmenhoven/ISLR-python]], [[https://github.com/jcrouser/islr-python]] (Updated Version?
-  * [[https://github.com/qx0731/ISL_python]] (Python 2用)+  * [[https://github.com/qx0731/ISL_python]]
  
-すべてのファイルをダウンロードするには、gitコマンドでクローンを手元に作ってください。+これらがPython 2用かPython 3用かは私には判別できませんが、たぶんPython 2だった気がします。すべてのファイルをダウンロードするには、gitコマンドでクローンを手元に作ってください。
  
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 git clone https://github.com/qx0731/ISL_python.git git clone https://github.com/qx0731/ISL_python.git
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-今回は[[http://g01.aix.uec.ac.jp|AIXのサーバ上のJupyter]]を使おうと考えています。こちらが動かない場合には、下記のメモを参考に、IEDにローカルにJupyterを一時的にインストールしてもらいます。 
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 <code> <code>
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 jupyter-notebook & jupyter-notebook &
 </code> </code>
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 +=== Pythonのインストール ===
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 +IEDにローカルにJupyterを一時的にインストールするには、次のスクリプトを実行すればいいです。ただし、ホームディレクトリを圧迫しますので、作業が終わったら、すべて削除してください。他にもWindowsやMac用のAnacondaもありますので、好きな環境を使ってください。
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 +Pythonを使うには[[https://www.anaconda.com/|Anaconda]]というディストリビューションを使うと便利です。またPythonを切り替えるには、[[https://github.com/pyenv/pyenv|pyenv]]というコマンドの導入が便利です。これらはWindows/macOS/Linuxで利用できます。
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 +jupyter-notebookはipythonというインタラクティブなPythonにノート機能を付与してくれています。ローカルにweb serverを動かして、Pythonとの通信を管理し、記録してくれます。
 +
 +=== メモ ===
  
 以下は自分で用意する手順です。今回は不要です。 以下は自分で用意する手順です。今回は不要です。