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最終更新日：2026年10月16日

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知能社会情報学講義Ⅳ（統計的機械学習）

確率モデルを基礎とした機械学習に関する諸概念を習得することを目標とする。
The goal is to acquire various concepts related to machine learning based on probabilistic models.
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時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4895-1004
GIF-CO5704L1
知能社会情報学講義Ⅳ（統計的機械学習）
鶴岡　慶雅
S1 S2
月曜2限
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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
可
開講所属
情報理工学系研究科
授業計画
1. 線形回帰 2. 分類モデル 3. 性能評価 4. モデル選択と正則化 5. 非線形モデル 6. 決定木 7. サポートベクターマシン 8. 深層学習 9. 教師なし学習 ------------------------------ 1. Linear regression 2. Classification 3. Resampling methods 4. Model selection and regularization 5. Nonlinear models 6. Tree-based methods 7. Support vector machines 8. Deep learning 9. Unsupervised methods
授業の方法
講義 Lectures
成績評価方法
・期末試験またはレポート ・授業への参加状況 - Final examination or written report - Class participation
履修上の注意
必要な予備知識 ・確率統計の基礎 Prerequisites - Fundamentals of probability and statistics
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