データマイニング実習

授業目的
本授業の目的は,多変量解析,およびデータマイニング分野の基本的な手法を使うことできることである.
到達目標
・多変量解析の手法を小さなデータに適用し,そのデータを解析できる
・データマイニングの手法を小さなデータに適用し,そのデータを解析できる
授業計画
第1回イントロダクション
第2回回帰分析(1)
【授業前】座学講義 データマイニングの復習 (2時間)
【授業後】レポート課題に取り組む(1時間)
第3回回帰分析(2)
【授業前】座学講義 データマイニングの復習 (2時間)
【授業後】レポート課題に取り組む(1時間)
第4回主成分分析
【授業前】座学講義 データマイニングの復習 (2時間)
【授業後】レポート課題に取り組む(1時間)
第5回主成分得点,変量プロット
【授業前】座学講義 データマイニングの復習 (2時間)
【授業後】レポート課題に取り組む(1時間)
第6回判別分析(1)
【授業前】座学講義 データマイニングの復習 (2時間)
【授業後】レポート課題に取り組む(1時間)
第7回判別分析(2)
【授業前】座学講義 データマイニングの復習 (2時間)
【授業後】レポート課題に取り組む(1時間)
第8回レポート課題
【授業前・後】レポート課題に取り組む(3時間)
第9回レポート課題
【授業前・後】レポート課題に取り組む(3時間)
第10回決定木
【授業前】座学講義 データマイニングの復習 (2時間)
【授業後】レポート課題に取り組む(1時間)
第11回回帰木
【授業前】座学講義 データマイニングの復習 (2時間)
【授業後】レポート課題に取り組む(1時間)
第12回頻出アイテム集合列挙
【授業前】座学講義 データマイニングの復習 (2時間)
【授業後】レポート課題に取り組む(1時間)
第13回レポート課題
【授業前・後】レポート課題に取り組む(3時間)
第14回レポート課題
【授業前・後】レポート課題に取り組む(3時間)
【授業外学修】レポート課題に関する調査,データ収集,解析,レポート作成
**こちらの内容は2023年4月10日を基準としたものです.最新のシラバス情報,詳細は大学提供のシラバス情報照会ページシラバス情報照会ページで確認してください**