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 このページの短縮URLは http://bit.ly/uec-dm2018 です。 このページの短縮URLは http://bit.ly/uec-dm2018 です。
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 +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、スライドも[[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スライド]]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。
  
 === 課題その３ === === 課題その３ ===
  
-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、スライドも[[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スライド]]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。+最後の課題：「教科書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い。」（たぶんJupyterノートを開いてすべて実行し、PDFに出力しなさい、という課題のはず） 
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 +  * 各自の研究室の環境で、普通にダウンロードして開いて実行できれば、それでいいです。実行結果のみを提出してください。 
 +  * Anacondaやパッケージのインストールに手間取って実行できなかったら、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。