Ｒによる機械学習入門＜実習セミナー＞

ノートPCをご持参ください。事前に「Ｒ」のインストールをお願いいたします。

* 適応機種：以下のOSで動作確認済み
　　　Windows10 pro version 1803
　　　macOS High Sierra version 10.13.6
　　　macOS Mojave version 10.14.2

　　* Ｒのインストール (コードは R version 3.5.1 で動作確認済み)

　　　Windows: 以下のリンクの上部にある "Download R 3.5.? for Windows" をクリックしてインストール
　　　https://cran.r-project.org/bin/windows/base/

　　　macOS: 以下のリンクから最新版のR (R-3.5.2.pkg) をダウンロードしてインストール
　　　https://cran.r-project.org/bin/macosx/

　　* ＲＳｔｕｄｉｏのインストール (コードは Version 1.1.463 で動作確認済み)
　　　以下のリンクから，使用しているOSの RStudio をダウンロードしてインストール
　　　https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download

　　* セミナーで使用するスクリプト
　　　https://github.com/kanamori-takafumi/R-seminar-triceps

　　* 以下のＲパッケージを，RStudio を使ってインストール．手順は次のリンクを参照
　　　http://vdlz.xyz/Illust/Chart/RL/RStudio/GetStart/PackageInstall.html
　　　carData
　　　doParallel
　　　glmnet
　　　HDPenReg
　　　ipred
　　　kernlab
　　　MASS
　　　mclust
　　　mlbench
　　　randomForest
　　　rattle.data
　　　rpart
　　　rpart.plot
　　　xgboost

【講師】


金森 敬文　氏： 東京工業大学　情報理工学院　数理・計算科学系　教授　博士(学術) 理化学研究所　革新知能統合研究センター（AIP）汎用基盤技術研究グループ　チームリーダー（兼任）


【プログラム】


　


　　1.　クラスタリング

　　　- 問題設定

　　　- k-平均法

　　　- スペクトラル・クラスタリング

　　　- 階層的クラスタリング


　　2.　回帰分析

　　　- 問題設定

　　　- 線形回帰モデル

　　　- 最小二乗法

　　　- リッジ回帰

　　　- 交差検証法

　　　- ロバスト回帰


　　3.　判別分析

　　　- 問題設定

　　　- ロジスティック回帰

　　　- 確率推定

　　　- サポートベクトルマシン

　　　- モデルパラメータの選択

　　　- 多値サポートベクトルマシン


　　4.　スパース学習

　　　- データ解析におけるスパース性

　　　- L1正則化回帰(ラッソ)

　　　- L1&L2正則化回帰(エラスティック・ネット)

　　　- フューズド・ラッソ

　　　- スパース・ロジスティック回帰


　　5.　決定木とアンサンブル学習

　　　- 決定木

　　　- バギング

　　　- ランダム・フォレスト

　　　- ブースティング

<実習セミナーにつき1口受講はありません>　　

※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

開催日時


10:30 ～

受講料

59,400円（税込）/人

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

※銀行振込

開催場所

東京都

主催者

キーワード

機械学習・ディープラーニング
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