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| ==== データマイニング ==== | ==== ウェブシステムデザイン ==== |
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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/websys-ds2017 です。 |
| | (http://bit.ly/websys-ds2018 for year 2018) |
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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。 | === データサイエンス #1, #2 === |
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| === 課題その３ === | [[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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| 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） | === データサイエンス #3, #4 === |
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| 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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| * [[https://github.com/JWarmenhoven/ISLR-python]], [[https://github.com/jcrouser/islr-python]] (Updated Version?) | * [[https://github.com/JWarmenhoven/ISLR-python]] (Python 2用) |
| * [[https://github.com/qx0731/ISL_python]] | * [[https://github.com/qx0731/ISL_python]] (Python 2用) |
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| 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。 | 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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| git clone https://github.com/qx0731/ISL_python.git | git clone https://github.com/qx0731/ISL_python.git |
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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。 |
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| === Pythonのインストール === | まず "Chapter 2" のノートを開いてください。 |
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| 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。 | 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。 | 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。 |
