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dmb:2011 [2011/10/31 09:55] wataludmb:2011 [不明な日付] (現在) – 外部編集 (不明な日付) 127.0.0.1
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 ===== データマイニング ===== ===== データマイニング =====
-学部講義。 
  
-連絡事項+|回|日付け|内容|配付資料| 
 +|#1|2011.10.03|ガイダンス, PDCA, データマイニングプロセス|{{:dmb:data-mining-2011-1.pdf|配付資料#1}}| 
 +|#2|2011.10.17|確率統計の復習, データに着せる既製服としての確率分布, 既製服のサイズの合わせ方としての学習基準|{{:dmb:dmb-2011-01.pdf|配付資料#2}}| 
 +|#3|2011.10.24|線形学習機械, データとモデルの距離, 最小二乗法による学習|{{:dmb:dmb-2011-02.pdf|配付資料#3}}| 
 +|#4|2011.10.31|線形学習機械の対極としてのk-最近接法, 学習と過学習, 統計的学習理論, 学習用データと検証用データ|{{:dmb:dmb-2011-03.pdf|配付資料#4}}はこのページの当日の状態| 
 +|#5|2011.11.07| | |
  
-  * このページが見られるようにしておいてください.+==== 演習課題 #0 2011.10.31 ====
  
 +連絡事項
  
-|#1|2011.10.03|ガイダンス, PDCA, デタマイニングプロセス|{{:dmb:data-mining-2011-1.pdf|配付資料#1}}| +  * このペジが見られるようにしておいてください. 
-|#2|2011.10.17|確率統計の復習, データに着せる既製服としての確率分布, 既製服のサズの合わせ方|{{:dmb:dmb-2011-01.pdf|配付資料#2}}| +  * Rのプログラムを走らられ環境を用意して下さい.R入手とンストールについては,[[http://appl.stat.inf.uec.ac.jp/doku.php?id=r:how_to:installation|少しのメモ]]を書きました. 
-|#3|2011.10.24|線形学習機械, 学習基準|{{:dmb:dmb-2011-02.pdf|配付資料#3}}+  * レポート提出はワープロファイルでお願いしているので,ワープロネット環境とメールアドレスも用意をお願いします. 
-|#4|2011.10.31|k-最近接法, 学習過学習, 統計的学習理論| | +  * 今回課題は,提出物はありません.
-|#5|2011.11.07|演習準備| |+
  
-==== 演習課題 #0 ====+2011/11/07までに,下記のRのプログラムを動かせる環境を確保し,四角い枠の中をコピー&ペーストして,赤い文字が表示されない(エラーがでない)ことを確認しておいて下さい.
  
 データファイル. データファイル.