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Rによる機械学習入門

Rによる機械学習入門

東京都 開催 会場 開催 PC実習付き
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開催日

  • 2019年3月29日(金) 10時30分 ～ 16時30分

修得知識

  • 機械学習の数理的基礎の理解とデータ分析の実践的方法
  • データを整理し特徴を抽出するための手法の理解とR言語による取り扱い
  • 回帰分析や判別分析など実データの解析に役立つ手法の理解とR言語による取り扱い
  • 複雑な統計モデルを用いて予測を行うための統一的方法

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
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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
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会場

ちよだプラットフォームスクウェア
東京都 千代田区 神田錦町3-21
ちよだプラットフォームスクウェアの地図
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主催

株式会社 トリケップス
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 55,000円 (税別) / 59,400円 (税込)

持参品

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
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