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 "[[http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/|An Introduction to Statistical Learning]]" をテキストに使います。各自での購入もお勧めできる統計的学習理論の最新の入門書のひとつで、良書です。[[http://www.alsharif.info/#!iom530/c21o7|スライドとビデオも提供]]と至れり尽くせりで、ぜんぶ自習にしても良いほどです。 "[[http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/|An Introduction to Statistical Learning]]" をテキストに使います。各自での購入もお勧めできる統計的学習理論の最新の入門書のひとつで、良書です。[[http://www.alsharif.info/#!iom530/c21o7|スライドとビデオも提供]]と至れり尽くせりで、ぜんぶ自習にしても良いほどです。
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 +=== 日程 ===
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 +|1|2014.04.10|ガイダンス|
 +|2|2014.04.17|1章 |
 +|3|2014.04.24|2章前半 |
 +|4|2014.05.01|2章後半 |
 +|5|2014.05.08|3章 線形回帰モデル|
 +|6|2014.05.15|自習|
 +|7|2014.05.22|4章前半 ロジスティック回帰モデル|
 +|8|2014.05.29|4章後半 線形判別関数と二次判別関数|
 +|9|2014.06.05|5章 |
 +|10|2014.06.12|6章 |
 +|11|2014.06.19|8章前半 |
 +|12|2014.06.26|8章後半 |
 +|13|2014.07.03| |
 +|14|2014.07.10| |
 +|15|2014.07.17| |
 +|16|2014.07.24| |
  
 === シラバス(2014.04.09改訂) === === シラバス(2014.04.09改訂) ===
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 +=== 4週 ===
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 +課題提出先は、紙で当日に提出してください。
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 +=== 12週 ===
 +
 +[[data:bank_direct_telemarketing|銀行のテレマーケティングのデータ]](ひとつ目の方)を題材に、
 +
 +  * k最近接法 knn() ([[http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/|テキスト]]のp.163-165が参考になる)
 +  * ロジスティック判別 glm()  ([[http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/|テキスト]]のp.156-163が参考になる)
 +  * フィッシャーの判別関数 lda(), qda() ([[http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/|テキスト]]のp.156-163が参考になる)
 +  * 決定木 tree() ([[http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/|テキスト]]のp.324-327が参考になる)
 +
 +を用いて、契約の予測モデルを構築し、比較せよ。
 +
 +上のデータを展開すると、bank-full.csv というファイルが得られるので、これをホームに置くと
 +
 +<code>
 +bank <- read.table("/Users/student/Downloads/bank/bank-full.csv", header=T, sep=";")
 +</code>
 +
 +で読み込むことができる。細かいことは、各自に任せるが、このデータは分類変数が多いので、結果の読み込みに少し戸惑うかもしれない。
  
 +課題は2週間後の講義の際に、紙で提出してください。