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#author("2022-04-17T23:20:33+09:00","default:takataka","takataka")
* データ分析 2021年度 おまけ課題 [#j6abcb12]
#author("2023-04-06T13:23:38+09:00;2022-06-25T16:50:35+09:00","default:takataka","takataka")
* 機械学習I/II 2022年度 おまけ課題 [#j6abcb12]
#contents
** はじめに [#t6914dad]
- ここにはおまけ課題があります．おまけですので，やらなくても減点はありません．やると棒茄子？
- それぞれの課題について，やったひとは授業時間中に takataka に見せてね．期限は特にありません．
- それぞれの課題について，やったひとは授業時間中に takataka に見せてね．
** おまけ01 Pythonの初歩(1) [#omake01]
''数値と変数，for文，if文''
[[omake01.ipynb>https://colab.research.google.com/github/takatakamanbou/Data/blob/main/omake01.ipynb]] ([[GitHub>https://github.com/takatakamanbou/Data/blob/main/omake01.ipynb]]) を読んで理解＆実行しましょう．練習問題をやったら授業時間中に takataka を呼んで見せてね．
- [[omake01.ipynb>https://github.com/takatakamanbou/ML/blob/2022/omake01.ipynb]] を読んで理解＆実行しましょう．練習問題をやったら授業時間中に takataka を呼んで見せてね．
- &color(red){''この課題は次のおまけ02とあわせてチェックしますので，両方ともやってから takataka 呼んでね．''}; 質問は途中でもお気軽にどうぞ．
- 期限: 「機械学習I」第4回まで．
&color(red){''この課題のみ，期限を0107金とします．当日15:30までにcallTAで質問予約してください''};
** おまけ02 Pythonの初歩(2) [#omake02]
''文字列，リスト，ディクショナリ''
//&color(red){''工事中''};
[[omake02.ipynb>https://colab.research.google.com/github/takatakamanbou/Data/blob/main/omake02.ipynb]] ([[GitHub>https://github.com/takatakamanbou/Data/blob/main/omake02.ipynb]]) を読んで理解＆実行しましょう．練習問題をやったら授業時間中に takataka を呼んで見せてね．
- [[omake02.ipynb>https://github.com/takatakamanbou/ML/blob/2022/omake02.ipynb]] を読んで理解＆実行しましょう．練習問題をやったら授業時間中に takataka を呼んで見せてね．
- 期限: 「機械学習I」第4回まで．
** おまけ03 Python でデータ分析しよう(1) [#omake03]
''Python + NumPy + Matplotlib + Pandas 入門 (1)''
//&color(red){''工事中''};
[[omake03.ipynb>https://colab.research.google.com/github/takatakamanbou/Data/blob/main/omake03.ipynb]] ([[GitHub>https://github.com/takatakamanbou/Data/blob/main/omake03.ipynb]]) を読んで理解＆実行しましょう．練習問題をやったら授業時間中に takataka を呼んで見せてね．
- [[omake03.ipynb>https://github.com/takatakamanbou/ML/blob/2022/omake03.ipynb]] を読んで理解＆実行しましょう．練習問題をやったら授業時間中に takataka を呼んで見せてね．
- 期限: 「機械学習I」第5回まで．
** おまけ04 Python でデータ分析しよう(2) [#omake04]
''Python + NumPy + Matplotlib + Pandas 入門 (2)''
//&color(red){''工事中''};
[[omake04.ipynb>https://colab.research.google.com/github/takatakamanbou/Data/blob/main/omake04.ipynb]] ([[GitHub>https://github.com/takatakamanbou/Data/blob/main/omake04.ipynb]]) を読んで理解＆実行しましょう．練習問題をやったら授業時間中に takataka を呼んで見せてね．
** おまけ05 Python で画像処理しよう [#omake05]
- [[omake04.ipynb>https://github.com/takatakamanbou/ML/blob/2022/omake04.ipynb]] を読んで理解＆実行しましょう．練習問題をやったら授業時間中に takataka を呼んで見せてね．
-- omake03 の続編です
- 期限: 「機械学習I」第6回まで．
''Python + OpenCV入門''
** おまけ05 Python で画像処理してみよう [#omake05]
''Python + OpenCV 入門''
//&color(red){''工事中''};
[[omake05.ipynb>https://colab.research.google.com/github/takatakamanbou/Data/blob/main/omake05.ipynb]] ([[GitHub>https://github.com/takatakamanbou/Data/blob/main/omake05.ipynb]]) を読んで理解＆実行しましょう．練習問題をやったら授業時間中に takataka を呼んで見せてね．
''0114金までにおまけ04までやったひとは，この問題は0121金まで受け付けます．やりたいひとは takataka に相談してね''
** おまけ09 自分で見つけたデータを回帰分析してみよう [#omake09]
- [[omake05.ipynb>https://github.com/takatakamanbou/ML/blob/2022/omake05.ipynb]] を読んで理解＆実行しましょう．練習問題をやったら授業時間中に takataka を呼んで見せてね．
- 期限: 「機械学習I」第6回まで．
''自分で適当なデータを見つけて回帰分析しレポートにまとめよう''
** おまけ06 手書き数字識別してみよう [#omake06]
この課題をやってみようというひとは，0114金16:00までに takataka に相談してください（Teamsチャットでも可）．提出法をお知らせします．
//&color(red){''工事中''};
+ 回帰分析するのが適当そうなデータを探す
-- レポート課題で説明変数が「時間」のデータを扱っているので，そうではないデータにしてください
-- 手持ちのデータを自分で加工するのもありです（適当な数字をでっち上げるのは不可）
-- 一例ですが，過去にはこんなことしたひともいました（説明変数が時間の例ですが...）．
>
某アイドルグループのファンクラブ会員番号が1から始まる連番になってる → Twitter やブログで会員になった時期と会員番号を公開してるひとの情報をたくさん収集 → ファンクラブ会員数の推移を回帰分析
<
+ Google スプレッドシートや Google Colab等で上記のデータの回帰分析を実行する
+ Google ドキュメントでレポートを書く
+ 提出する
- [[omake06.ipynb>https://github.com/takatakamanbou/ML/blob/2022/omake06.ipynb]] を読んで理解＆コーディング&実行しましょう．練習問題をやったら授業時間中に takataka を呼んで見せてね．
- 期限: 「機械学習I」第7回まで．
** おまけ07 ニューラルネットで手書き数字識別 [#omake07]
//&color(red){''工事中''};
- [[omake07.ipynb>https://github.com/takatakamanbou/ML/blob/2022/omake07.ipynb]] を読んで理解＆コーディング&実行しましょう．できたものを授業時間中に takataka 呼んで見せてね．
- 期限: 「機械学習II」第13回（Iからの通算です）まで．
** おまけ08 K-meansクラスタリングやってみよう [#omake08]
//&color(red){''工事中''};
- [[omake08.ipynb>https://github.com/takatakamanbou/ML/blob/2022/omake08.ipynb]] を読んで理解＆コーディング&実行しましょう．できたものを授業時間中に takataka 呼んで見せてね．
- 期限: 「機械学習II」第14回（Iからの通算です）まで．
** Python に関する情報 [#Python]
*** 自分のPCで Python プログラミングできるようにしたい？ [#lc9af9cc]
ここではプログラミング環境を構築する手間をかけずに Google Colab で済ませてますが，自分のPCに Python プログラミング環境を作りたいひとは，旧カリキュラムの科目「応用プログラミング及び実習」 [[AProg/2021]] の「Python プログラミング環境のセットアップ」 のページ [[AProg/2021/Setup]] が参考になるかもしれません．このページで説明している以外にもいろんなやり方があります．
ここではプログラミング環境を構築する手間をかけずに Google Colab で済ませてますが，自分のPCに Python プログラミング環境を作りたいひとは，数理・情報科学課程3年次の科目「数理情報演習」 [[SJE/2022]] の「[[Python環境のセットアップ>https://github.com/takatakamanbou/SJE/blob/main/setup/README.md]]」 が参考になるかもしれません．
このページで説明している以外にもいろんなやり方があります．
*** Python プログラミングについてもっと学びたい [#e9dcace3]
というひとは，書店にいっぱい書籍があるので好みのものを見つけたり，オンラインで学べる講座を探したりするとよいでしょう．
「応用プログラミング及び実習」の資料もよかったらどうぞ．授業動画を見たいというひとは相談してください．
![[PukiWiki]](image/blackuni3-80x80.png "[PukiWiki]")
