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Rによる機械学習入門<実習セミナー>
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 | 連合会館 |
【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)
<実習セミナーにつき1口受講はありません>
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
【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2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
- サポートベクトルマシン
- カーネル・サポートベクトルマシン
- モデルパラメータの選択
- 多値判別
4. 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