R (演習) で学ぶ機械学習

近年、データサイエンス分野の一環として機械学習が流行しており、様々な分野で活用事例が見受けられます。一方で、データサイエンスを学ぶ中で、機械学習をどのように習得すれば良いか、困っている方も見受けられます。また、機械学習を勉強したいものの、データサイエンスが何だかよく理解できないという方もいらっしゃると思います。 　本講義では、データサイエンスの学習でよく使われている統計ソフトRを使い、機械学習について基本的な事柄を学びます。Rの導入から説明しますので、これからデータサイエンスや機械学習を学びたいという方にオススメです。

1. データサイエンスの盛り上がり
2. データサイエンスと機械学習
3. 統計ソフト「R」について
4. Rの使い方入門
   1. Rのインストール
   2. Rの初歩
   3. 行列の作り方
   4. ヘルプ機能
   5. 関数の使い方
   6. 関数の行列への適用
   7. ファイルの読み込み
   8. Rの終了方法
   9. エディタについて
   10. データの型について
   11. データフレームの作成
   12. データの可視化
   13. 二次元クロス表
5. 機械学習概論・手法の紹介
6. 回帰分析
   1. 単回帰分析と重回帰分析
   2. 演習
7. クラスタリング
   1. 手法の概論
   2. 演習
8. サポートベクタマシン
   1. 手法の概論
   2. 演習
9. ニューラルネットワーク
   1. 手法の概論
   2. 演習
10. ランダムフォレスト
    1. 手法の概論
    2. 演習
11. まとめ