| 授業方針・テーマ |
Webに代表される多種多様な大規模データが入手可能になった現在，データの利活用に欠かせないデータマイニングの諸技術について学ぶ． |
習得できる知識・能力や授業の
目的・到達目標 |
データマイニングの諸技術に基づき，多様なデータの活用方法について論理的に考えることができる．（専門分野の知識・理解，論理的思考力） |
授業計画・内容
授業方法 |
第1回 シラバス確認，ガイダンス
第2回 データと前処理
第3～5回 相関ルールマイニング
第6～8回 分類モデル構築
第9, 10回 クラスタリング
第11回 外れ値検出
第12～14回 情報推薦
第15回 まとめ
講義を中心とした授業を実施するが，適宜自習用課題を指示する． |
| 授業外学習 |
授業中に指示する自習用課題などによって，次回講義までに復習を行うこと． |
| テキスト・参考書等 |
講義資料をkibacoで配布します．
参考書：J. Han, J. Pei, H. Tong, Data Mining: Concepts and Techniques (4th ed.), Morgan Kaufmann (Elsevier Inc.), 2022. |
| 成績評価方法 |
期末試験 80%，授業への関与 20%
試験については，主に専門的知識の基本的理解ができているかを確認する． |
質問受付方法
(オフィスアワー等) |
質問などがある場合は ytakama@tmu.ac.jp までメールで連絡してください． |
特記事項
(他の授業科目との関連性) |
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| 備考 |
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シラバス照会