広域システム特論V（５）

　　１．確率・統計に関する基本的な概念 　　　・確率分布族とその具体例 　　　・生成モデルと識別モデル 　　　・推定と推論 　　　・モデル選択 　　２．グラフィカルモデル 　　　・無向グラフィカルモデル 　　　・有向グラフィカルモデル 　　　・マルコフ同値類 　　３．教師あり学習の導入 　　　・線形モデル 　　　・最小二乗法 　　４．学習の一般化 　　　・経験誤差と汎化誤差 　　　・正則化と特徴選択 　　　・分類・多クラス分類 　　５．カーネル法 　　　・基底関数/特徴写像 　　　・カーネルトリック 　　　・ガウス過程回帰 ※発展的話題を避けて昨年度より内容を基礎的なものに変更する予定

板書により講義を行う

期末試験による

90分講義なので、その前後でフォローアップを任意で行います。 リクエストに応じて内容も変えたいと思っています。 情報数理科学Iで学習した数学的知識については事前知識として仮定します。