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dm:2018 [2018/07/26 08:26] – created wataludm:2018 [2018/07/26 10:28] (現在) – watalu
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-==== ウェブシステムデザイン ====+==== データマイニング ====
  
 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。
  
-=== データサイエンス #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。
  
-[[http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/|An Introduction to Statistical Learning]]という書籍に基づいた講義を行います。今週はこの本の２章と５章に基づきます。スライドは[[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]]を用います。他の箇所についてもビデオ講義が公開されていますので、参考にしてください。+=== 課題その３ ===
  
-=== データサイエンス #3, #4 ===+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、という課題のはずです。提出先はWebClass、期限は2週間後とします。 
 + 
 +  * 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。
  
-  * [[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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-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。+以下は去年のIEDで使用してもらったスクリプトです。今年はUbuntuなので、あくまでも参考までに。。。
  
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-まず "Chapter 2" のノートを開いてください。+=== Pythonのインストール ===
  
-次に "Chapter 3" のノートを開いてください。 +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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-最後に "Chapter 4"のノートを開いてください。 +
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-最後に[[http://stat.inf.uec.ac.jp/doku.php?id=mselab:2017:stat|ここ]]を体験してもらいます。 +
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-=== Pythonのインストール ===+
  
 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。 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。