英語学・英語教育学研究1 2020

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英語学・英語教育学研究２：　秋学期授業スケジュール †

• テキスト：
  • Machine Learning Using R SpringerLink?. （授業では Chapter 6 のみ扱います）

• 6.1 Machine Learning Types
• 6.2 Groups of Machine Learning Algorithms
• 6.3 Real-World Datasets
• 6.4 Regression Analysis
• 6.5 Correlation Analysis (-6.5.7)
• 6.5 Correlation Analysis (6.5.8-)
• 6.6 Support Vector Machine SVM
• 6.8 The Naive Bayes Method
• 6.7 Decision Trees
• 6.9 Cluster Analysis
• 6.10 Association Rule Mining
• 6.11 Artificial Neural Networks
• 6.12 Text-Mining Approaches
• 6.13 Online Machine Learning Algorithms
• 6.14 Model Building Checklist
• 6.15 Summary

春学期 †

ALH1	いくつかの統計手法を R を使ってコードを書いてみる練習（第２−４回で行い、第７回で振り返り）
ALH2	自分のリサーチ・デザインに組み込む練習（手法的な改善を組み込んだデザインの 発表：第１２−１３週）
第1回	イントロダクション：重要な統計的概念と原理
第2回	R の基礎
第3回	量的変数の記述統計
第4回	質的変数の記述統計
第5回	２群の比較に関する統計
第6回	相関分析
第7回	線形回帰分析
各自のデータ分析報告（ALH1 振り返り）
第8回	３群以上の比較
第9回	共起語彙ー構文特徴分析
第10回	二項ロジスティック回帰分析
第11回	条件推論決定木とランダムフォレスト
第12回	意味ベクトル・スペース
各自のデータ分析改善報告（１）
第13回	コレスポンデンス分析
各自のデータ分析改善報告（２）

授業スケジュール †

• レポートする際にカバーすること
  • 担当箇所
  • 自分のデータでできること
  • 自分の分野でできること
  • 画面共有など発表方法は自由に。

    			担当	補足・参考資料
    第1回	4月23日	オリエンテーション & 発表分担
    第2回	4月30日	Chapter 1 & 2 & 3	川本	[[Chapter3のRコード>]]
    第3回	5月7日	Chapter 3	川本
    第4回	5月14日	Chapter 4	小谷さん	Gries の DPについて（参考記事）
    第5回	5月21日	Chapter 6	シャオリンさん
    第6回	5月28日	Chapter 7	馬場くん
    第7回	6月4日	Chapter 7 (p.162-) & 14	馬場くん & 川本
    第8回	6月11日	Chapter 15	馬場くん
    第9回	6月18日	Chapter 9	シャオリン
    第10回	6月25日	Chapter 10	小谷さん
    第11回	7月2日	休憩
    第12回	7月9日	Chapter 18	川本
    第13回	7月16日	Chapter 17	馬場くん