「高等学校における「情報II」のためのデータサイエンス・データ解析入門」

第1章 データサイエンス(機械学習のアルゴリズム)によるデータ解析が社会にもたらす変化

第2章 機械学習を用いたデータサイエンスのプロセス

第3章 機械学習(教師あり学習)

  Pythonコード ※1 データ
テキストファイル ipynbファイル
線形回帰 python_senkei.txt
(txt:3 KB)
senkei.ipynb
(ipynb:34 KB)
senkei.csv
(CSV:2 KB)
サポートベクターマシン python_SVM.txt
(txt:3 KB)
SVM.ipynb
(ipynb:73 KB)
SVM.csv
(CSV:2 KB)
決定木・ランダムフォレスト python_decision.txt
(txt:2 KB)
decision.ipynb
(ipynb:36 KB)
decision.csv
(CSV:10 KB)
ニューラルネットワーク python_NeuralNet.txt
(txt:5 KB)
NeuralNet.ipynb
(ipynb:320 KB)
NeuralNet
(【7-ZIP】16.9MB)
ナイーブベイズ法 python_review.txt
(txt:2 KB)
review.ipynb
(ipynb:5 KB)
review.csv
(CSV:181 KB)
K近傍法 python_Knn.txt
(txt:2 KB)
Knn.ipynb
(ipynb:71 KB)
knn.csv
(CSV:5 KB)

     ※1 Pythonコードは、Google Colaboratoryのジュピター・ノートブックの環境で実行することにより動作します。
       詳細は、本教材の「参考テキスト」p.159〜を参照ください。

   

第4章 機械学習(教師なし学習)

  Pythonコード ※1 データ
テキストファイル ipynbファイル
クラスター分析 python_clst.txt
(txt:5 KB)
clst.ipynb
(ipynb:38 KB)
clst.csv  ※2
(CSV:2 KB)
主成分分析 python_syuseibun.txt
(txt:4 KB)
syuseibun.ipynb
(ipynb:292 KB)
syuseibun.csv
(CSV:3 KB)
因子分析 python_Factor_SDGs.txt
(txt:4 KB)
Factor_SDGs.ipynb
(ipynb:492 KB)
Factor_SDGs.csv
(CSV:15 KB)
アソシエーション分析 python_association.txt
(txt:2 KB)
association.ipynb
(ipynb:66 KB)
association.csv
(CSV:767 KB)

     ※1 Pythonコードは、Google Colaboratoryのジュピター・ノートブックの環境で実行することにより動作します。
       詳細は、本教材の「参考テキスト」p.159〜を参照ください。
     ※2「clst.csv」のデータの一部については、自然科学研究機構 国立天文台より2次利用の許可を得て掲載しております。
       出典:国立天文台編「理科年表2021」,丸善出版(2020)

 

第5章 構造化データ処理の基本

第6章 非構造化データ処理の基本

第7章 プログラミングの基本

参考 環境構築、ライブラリの紹介、参考文献・推薦図書・データセット

   
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