先週の授業でPyCharmさせて、設定周りでかなり時間かかったのですが、環境構築自体はひとまず一度やれば基本的には良いので同じことやら無くて良いだろうなと思いつつ、実際には10人ぐらい？の学生が例題動かせず。 私が確認した範囲で多かったのは、「何故かインタプリタがPython2.7になっている」、「インタプリタ設定自体が消えている」。また、インタプリタ設定し直そうとすると「ターミナル上から起動してるインタプリタをフルパスで指定しようとしても、設定自体が通らない」。特に最後のやつはかなり悩んだんですが、結果的には「開いてるプロジェクトを閉じて、PyCharm本体のPreferencesからなら設定が通る」ことが判明。いや、確かにプロジ …

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大学院生講義のデータマイニング論の話。 情報工学専攻だけではなく、機械工学とか他専攻の学生が受講に来ることもある（というかほぼいる）ということを考慮して、去年までは専門書輪読を優先して余った時間で論文輪読しようかというぐらいの時間割当をしてました。学生の希望取って調整してたんですが、結果として昨年度までは教科書だけになりがちで。これはこれで勉強になるんだけど。 大学院の講義でそれは物足りないよなということで、今年は教科書と論文の時間配分を半々にしてみてます。先週で教科書（の第1部が）終わったので、今週から論文読み。 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence …

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データマイニング論が始まりました。今の所受講生は14名、その内7名が留学生なので日本人との割合は丁度半々らしい。はじめての年はゼロで、翌年数人、今年は7名と年々増えてるのが謎ですが、留学生の中で「取るべし」とか共有されてるのかしら。中身的は年ごとに少し違いますが、基本的には「何か教科書でベースを抑えた後で、比較的新しいベストペーパーを読もう」という流れ。去年は教科書読みたがる人が多くて論文まで辿り着けなかったので、今回は教科書と論文の割合が半々となるように調整してます。 教科書は、Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Third Edition …

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1冊目に続いて、2冊目のPython Machine Learningの輪読が終わりました。どちらも前半しかやってませんが、コアになる部分は押さえたんじゃないかと。 当初の予定では、教科書を読むパート1と、論文を読むパート2の2部構成を想定していたのですが、学生との希望調整により今期は「教科書読み2冊」で終わることに。後2週間残ってますが、2コマで20数名に輪読させるのはちょっと無理がありすぎるので別途課題を用意することにしました。 ということでまだ課題チェックが残ってますが、一応一段落付いたかな。

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2年次向けの情報工学実験1,2は、本来ならば助教の先生らで担当する科目。とはいえ助教の先生が少なくて手が足りないという状況だったので、長田先生＆當間が担当に入ったままでした。そこに國田先生が入ったことで「助教だけでどうにかなるんじゃない？」ということになり、2017年度前期は引き継ぎ＆準備期間を兼ねて実験1サポートとして参加、後期から長田先生＆當間が抜ける方向で調整中です。学生実験なのにグループで実験レポート作成されたり、口頭試問したりと好き勝手にやって楽しかったではあるけど、実験以外の授業担当が増えてるので悩ましいところでした。今学期で退く予定です。 新しく担当する科目でその分好き勝手にやろう（ぇ）

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2年次の実験で、情報ネットワーク演習が今日から始まりました。2週間に渡ってルーターの基本的な設定を演習していく内容ですが、今年は6/27が金曜日授業振替になってることもあり、変則的なスケジュールになっているらしい。 例年、早く終るグループは1時間近く早めに終わったりするのですが、一方でトラブルシューティングが上手くいかずに実験終了後もまだ続けてるケースもあります。多くの場合は物理層の問題で、今日もそうでした。というだけなら「来週の実技テストでは頑張ってね！」で終わる話ですが、今回は私の説明＆対応ミスしてたところもあって、ごめんなさい。（謝る時間なかったので来週誤ります。。） 漏れてた説明は、同種のネットワーク機器をLANケーブルで接 …

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If you want try to sample codes, goto github repository: https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book . You see *.ipynb files in code directory. These *.ipynb files must be open Jupyter notebook that is a kind of notebook app running on web browser. It can be installe via pip/conda easily. e.g., …

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データマイニング論では教科書を読むパート1と、論文を読むパート2の2つで構成しているつもりです。一方で学生にもリクエストを聞いてみようということで「教科書2種類（Data MiningとMachine Learning）のうちどちらが良い？それとも両方共読む？」と選択肢を用意したら予想以上に両方読みたがる学生が多くて。前者（の途中まで）だけだと手を動かす部分がゼロだし、一方で後者だけだと体系的な知識が薄いかなということでこれも良いか。ということで両方読んでもらうことにしました。 Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniquesの5章までで「データマイニングの考え …

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if you want to try some models (e.g., Naive Bayes Classification), I recommend (1) Weka, (2) R or (3) Scikit-learn. Weka and R are really famous tools, so you can find their usage on web search easily. In addition, Weka and R have GUI. Weka requires Java, R requires R (R language). Scikit-learn is good choice also, …

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GitHubあたりでバージョン管理したほうが良いか？　と思いつつ、実験1,2の担当は今学期で終わりになるっぽいのだよな（まだ調整中）。 過去記事: [ (不定期コラム) こんなレポートは嫌だ ] 以下、新規追加項目です。コピペっぽいレポートもちらほら。 ソースコードやターミナルでの実行結果をキャプチャして掲載。ラスター形式で。 ソースコードについてはカラー付保のお陰で見やすくなることもありますが、原則としてベクター形式にしよう。PNGにするとファイルサイズ大きい＆画質も劣化。手元で試してみることもできない。例えばプログラミングの授業でコード例をPNGで提供されたら嫌でしょ？ 実験レポートのはずなのに「実行していない」。 数人見かけた …

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