AI・データサイエンス基礎2 (2024-2025)

授業ページ

https://puffin.hannan-u.ac.jp/lect/dats/

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• はじめに

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• 課題提出に際しての注意事 項[重要]
• の課題(1):テストの練習   ☆ の課題(2): 予備調査
• 微分入門(1)   ☆ の課題
•   ☆ の補講課題
• 微分入門(2)   ☆ の課題

  ◎ 微分を本当に理解したい人への推薦図書：
     数学ガールの秘密ノート/微分を追いかけて

• データサイエンスの基礎知識（検定）   ☆ の課題
     モンテカルロ法（Ｒ実装） [SHIFT-JIS で保存してください!]

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• データサイエンスの諸相（多次元尺度法）   ☆ の課題
• データサイエンスの諸相（クラスター分析）   ☆ の課題
• データサイエンスの諸相（アソシエーション分析）   ☆ の課題
• データサイエンスの諸相（決定木）   ☆ の課題

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• テキストマイニング基礎：形態素解析と頻度分析   ☆ の課題

  【重要！】

  RMeCab が動かないようです。緊急避難的に hindo.txt -- 頻度データ -- のリンクを はったので、これを I:￥rdata において、

    rslt2 <- read.table("I:/rdata/hindo.txt") 

  してから資料 p.25 に進んでください

• テキストマイニング（ナイーブ・ベイズ）   ☆ の課題
     monty.r (モンテカルロ法Ｒ実装その２）        参考： 午前０時の森（モンティ・ホール問題）

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• ニューラルネッ トワーク（基本原理）      ☆ の課題
     neuron.r
•   ☆ の補講課題
• ニューラルネットワークの拡張 とデータエンジニアリング     ☆ の課題
• ということで、 の最終・実力テスト・実施の詳細（ここをクリック） です
•      ◎実力テスト（時間に なったらここをクリック！）◎
  10:50 から 11:40 までです。
  • 携帯電話は（マナーモードではなく） 電源を必ず切っ てください。当然ながら私語厳禁、メール等の情報交換行為も不正行為 です。
  • 席は、 隣同士にならないよう座ってください。