データマイニング班2週目はPython演習と機械学習概観

をこんな感じでやってました。

Python演習はPython独特な話で事例示してから40分ぐらい自己演習。自分で読み書きしないと気付けないこと一杯あるし。課題は取りあえずインタプリタとスクリプトでの違い、print()、リスト、数値演算、フロー制御、、といったあたりの課題を用意。後2週間ぐらいは毎週プログラミング演習時間を取ります。具体的に書いたコードを見るのもやりますが、今の調子だと早くて再来週になりそう。後は標準でついてるpydoctest + pydocな話したぐらい。

機械学習概観は皆で英文読みながら少しずつ解釈・解読して、具体的な分類問題を討論・検討して終了。今回に限らないですが、実験中はがしがし学生に質問当てまくります。その方がお互い楽しいでしょ？

最後にscikit-learnのクイックスタートで全体の流れを掴んでもらえた、かな。

去年は具体的な資料としてはあまり用意していなくて（整理も殆どしてなくて）、scikit-learnベースであちらのドキュメント読みながら勉強するというスタイルだったんですが、今回は整理してある分飲み込みやすいんじゃないかと期待します。来週は何やろうかなー。