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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

  • 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
担当補足・参考資料
第1回10月1日オリエンテーション & 発表分担
第2回10月8日6.1-6.4小谷さん
第3回10月15日6.5.1-6.5.7シャオリンさん
第4回10月22日6.5.8-寺島さん
第5回10月29日(休講?)
第6回11月5日6.6-6.8川本
第7回11月12日6.7馬場くん
11月19日外語際
第8回11月26日6.9シャオリンさん
第9回12月3日6.10小谷さん
第10回12月17日6.11寺島さん
第11回12月24日6.12馬場くん
第12回1月7日6.13-6.15川本
第13回1月14日

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

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Last-modified: 2020-10-06 (火) 16:23:48 (23d)