学部後期課程
HOME 学部後期課程 広域システム特論V(5)
過去(2019年度)の授業の情報です
学内のオンライン授業の情報漏洩防止のため,URLやアカウント、教室の記載は削除しております。
最終更新日:2024年3月15日

授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。

広域システム特論V(5)

機械学習の数理
機械学習手法の定式化を前半で学び、
それらの基礎となるパラメータ推定理論を後半で扱う。
演習では講義で扱ったアルゴリズムの実践を行う。
MIMA Search
時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
08D1342905
FAS-DA4E29L1
広域システム特論V(5)
松島 慎
A1 A2
水曜3限
マイリストに追加
マイリストから削除
講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
開講所属
教養学部
授業計画
Ⅰ.教師あり学習   1.最小二乗法   2.過学習と正則化   3.交差検証   4.正則化付き経験リスク最小化   5.カーネル法 Ⅱ.教師なし学習   1.ハードクラスタリング問題   2.ソフトクラスタリング問題   3.次元削減問題 Ⅲ.ベイズ推論   1.各問題の確率論的定式化   2.推定理論 Ⅳ.凸最適化   1.凸関数   2.双対問題   3.最適化法
授業の方法
教師あり学習、教師なし学習、ベイズ推論、凸最適化の四部構成で行う。 各パートの最終回に演習を行う。演習にはPCを各自持参することを前提とする
成績評価方法
演習のレポートと最終試験による
教科書
なし(レジュメを配布します)
参考書
講義の中で指定する
履修上の注意
特になし