知識情報処理特論

10/6 開講 12/1 補講日は講義あり 11/17, 1/26 は休講です 1. イントロダクション　ベイズ決定理論 2. ベイズ決定理論 3. 最尤推定 4. フィッシャーの線形判別法 5 .隠れマルコフモデル 6. ノンパラメトリック手法 7. 線形判別関数 8. サポートベクターマシン 9. ニューラルネットワーク 10. 決定木 11. アルゴリズムに依存しない機械学習 12. 教師なし学習とクラスタリング 13. コンピュータ演習

講義資料を配布し、講義で解説する。講義内で演習を行います。

出席および講義内で実施するレポート

柏キャンパス環境棟での対面講義のみ。 欠席した場合には、レポート提出を行うこと。レポート提出は成績付けの際に考慮する。

＜授業情報＞ 本講義は以下のような方針でカリキュラムを組んでいます。履修検討の参考にしてください。 機械学習などデータの分類や識別のためのアルゴリズムの基礎の理解 アルゴリズムやアルゴリズムの特性の理解のための、手計算や表計算、matlabを用いた演習課題 （プログラミングが主ではない）