| Course Name | Year | Term | Period | Faculty / Graduate School | All Instructors | Credits |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 31831:Practice session for Data Science A (T1) § 31832:Exercises in Algorithm Theory (X1) | 2023 | Spring | Mon5 | College of Science and Engineering | AOI HISASHI | 2 |
Campus
BKC
Class Venue
Prism34
Language
Japanese
Course Outline and Method
本演習ではデータ解析の基礎である線形回帰に関わる手法をその理論と
実装の双方から扱う.特に,Lasso回帰の基礎的な概念を学び,
それに関連する手法(Group Lasso, Graphical Lasso)を扱う.
実装の双方から扱う.特に,Lasso回帰の基礎的な概念を学び,
それに関連する手法(Group Lasso, Graphical Lasso)を扱う.
Student Attainment Objectives
- 各種回帰の理論を理解する
- 各種手法を実装し,それを具体的なデータに適用できる
- 各種手法を実装し,それを具体的なデータに適用できる
Recommended Preparatory Course
データサイエンスI,II,プログラミング演習
Course Schedule
| Lecture/Instructor(When there are multiple instructors) | Theme |
|---|---|
| Keyword, References and Supplementary Information | |
| 1 | 環境設定 |
|
|
| 2〜4 | 線形回帰の基礎 |
Pythonによる実装,ライブラリの利用 |
|
| 5〜7 | モデルの設計 |
多項式回帰,過学習 |
|
| 8〜10 | Ridge回帰 |
Ridge回帰の理論と実装 |
|
| 11〜13 | Lasso回帰 |
Lasso回帰の理論と実装,スパース性 |
|
| 14,15 | その他の手法 |
Group Lasso, Graphical Lasso等 |
Class Format
BCP停止の場合は、BCPレベル0~2の記載どおりに授業が行われます。
During the suspension period of BCP, classes will be as described in BCP levels 0-2.
【BCPレベル1~2の場合 / In the case of BCP level 1】最初の2回は対面とし,残りはWeb授業とする.
【BCPレベル3~4の場合 / In the case of BCP level 3-4】Web授業とする.
During the suspension period of BCP, classes will be as described in BCP levels 0-2.
【BCPレベル1~2の場合 / In the case of BCP level 1】最初の2回は対面とし,残りはWeb授業とする.
【BCPレベル3~4の場合 / In the case of BCP level 3-4】Web授業とする.
Recommendations for Private Study
1回生で扱った線形代数学と偏微分の理論を用いることになる.データの数は多いが理論自体は難しいものではない.改めて見直すと良いだろう.
また,計算にはプログラミング言語Pythonを用いるので.基礎的な内容に不安を覚える者は各自で自習すると良いだろう.
また,計算にはプログラミング言語Pythonを用いるので.基礎的な内容に不安を覚える者は各自で自習すると良いだろう.
Grade Evaluation Method
| Kind | Percentage | Grading Criteria etc. |
|---|---|---|
| Final Examination (Written) | 0 | |
| Report Examination (A report to be submitted by the unified deadline) |
0 | |
| Exams and/or Reports other than those stated above, and Continuous Assessment (Evaluation of Everyday Performance in Class) |
100 | 日常的な課題提出を評価する。 |
Grade Evaluation Method (Note)
BCPレベルにより成績評価方法は変更しない.
Advice to Students on Study and Research Methods
Textbooks
Textbooks (Frequency of Use, Note)
資料を配布する
Reference Books
| Title | Author | Publisher | ISBN Code | Comment |
|---|---|---|---|---|
| 統計的機械学習の数理100問with Python | 鈴木譲 | 共立出版 | 9784320125070 | 理論と実装の双方を勉強できる |
| 統計的学習の基礎 | Trevor Hastie 他 | 共立出版 | 9784320123625 | 訳本であり,原著はWeb上から無料で取得できる |
Reference Books (Frequency of Use, Note)
Web Pages for Reference
How to Communicate with the Instructor In and Out of Class(Including Instructor Contact Information)
Talk with Students
Other Comments
【科目ナンバリング・カリキュラムマップはこちらから/Click here to see the Curriculum-Map and Course-Numbering】
URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/
URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/