Course Name Year Term Period Faculty / Graduate School All Instructors Credits
33716:Practice session for Data Science A (T1) § 33717:Exercises in Algorithm Theory (X1) 2024 Spring Mon5 College　of　Science　and　Engineering AOI HISASHI 2

Campus

BKC

Class Venue

Co-learning32

Language

日本語

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．

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

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

以下の予定であるが，変更がある場合は事前に通知する：
第1,2,3,5,6,7,8,9回を対面授業
それ以外(第4回,第10回以降)をメディア授業

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．

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）

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

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