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Ｒによる機械学習入門＜実習セミナー＞

59,400 円（税込）

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開催日 10:30 ～ 16:30　
締めきりました
主催者 株式会社トリケップス
キーワード 機械学習・ディープラーニング
開催エリア 東京都
開催場所 ちよだプラットフォームスクエア（東京都千代田区神田錦町）
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>　　
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