Textbook reading seminar 2024

Adaptive Array Antenna (AA)

  • 電気電子工学文献詳読I(M1)・II(M2)
  • Time: 16:25-17:55, Wed
  • Lecturers (D/M2/M1): Calist, Wang, Koularp, Teng, Thilina
  • Articles (Spring, 2024)
DateTopicCharge
5/22Fundamentals of Array Signal ProcessingKim
6/12Channel soundingKim
7/10Direction-of-arrival estimationKoularp1
7/17Two Decades of Array Signal Processing ResearchCalist1
7/24Adaptive Array Concept (pp.29-69)Thilina1
7/31Direction of Arrival Estimation and Related Topics (pp.422-452)Wang1

Machine Learning (ML)

  • Time: 16:25-17:55, Fri
  • Lecturers (D/M2/M1): Calist, Wang, Koularp, Teng, Thilina
  • Schedule
DateTopicCharge
5/241: Chapter 1, Chapter 2 (ADALINE)Wang2
7/3(Wed)2: Chapter 3 (Logistic Regression, SVM, DT, KNN)Teng1
7/123: Chapter 4 (Preprocessing) Thilina2
7/194: Chapter 5 (Reduction) Koularp2
7/265: Chapter 6 (Tuning) Calist2
8/26: Chapter 7 (Ensemble)Teng2
7: Chapter 10 (Regression)

Python 環境構築

既にgitとかpythonをインストール済みの人がやると面倒なことになるかもしれないので気をつけてください.
パワーシェルを立ち上げてPSVersionを確認する.

PS> $PSVersionTable

PSVersionが5.0以上だったらScoopをインストールする.(PSVersionが5.0未満だったらパワーシェルの最新版をインストールしてから行うこと.)

PS> Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -scope CurrentUser
PS> iex (new-object net.webclient).downloadstring('https://get.scoop.sh')

成功したら,gitのインストール

PS> scoop install git

次に,Pythonのインストール(Anacondaを使用)

PS> scoop bucket add extras
PS> scoop install anaconda3

最後に任意のディレクトリに教科書のソースコードをクローン

PS> mkdir Work    # 任意のディレクトリ作成(不必要なら無視)
PS> cd Work    # 任意のディレクトリに移動
PS> git clone https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book.git    # クローン

エラーとか出たら聞いてください.環境構築まだの人は↑を参考に各自やっておいてください.
・pythonがつかえる
・ソースコードをダウンロード(クローン)済み
になっている人はOKです.あと教科書(日本語版(第1版))は,「\\133.35.167.28\kimlab\users\lab\勉強会資料\ML\教科書」に置いたので各自見てください.
一応,自分で使う目的以外には使用しないでください.