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 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/websys-ds2017 です。
 +(http://bit.ly/websys-ds2018 for year 2018)
  
 === データサイエンス #1, #2 === === データサイエンス #1, #2 ===
  
 [[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。 [[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。
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 +=== データサイエンス #3, #4 ===
  
 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。
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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。 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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 jupyter-notebook & jupyter-notebook &
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 +まず "Chapter 2" のノートを開いてください。
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 +次に "Chapter 3" のノートを開いてください。
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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 ===
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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。
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 +=== 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。