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 [#oa...
-テキスト：
--[[Machine Learning Using R>https://link.springer.com/bo...
--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 [#iaa1a061]
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...
ALH2 自分のリサーチ・デザインに組み込む練習（手法的な改...
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 [#h73e1198]
-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（...
|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||
終了行:
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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 [#oa...
-テキスト：
--[[Machine Learning Using R>https://link.springer.com/bo...
--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 [#iaa1a061]
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...
ALH2 自分のリサーチ・デザインに組み込む練習（手法的な改...
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 [#h73e1198]
-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（...
|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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