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授業ホームシラバス講義資料

授業内容

  1. 確率論の復習:確率,条件付き確率,期待値,分散など基礎事項
  2. 線形回帰:最小2乗法,正則化,交差検証法
  3. カーネル法:カーネル回帰分析,再生核ヒルベルト空間
  4. 判別分析:ベイズ規則,バイアスと分散のトレードオフ
  5. サポートベクトルマシン:アルゴリズム,カーネルSVM,多値判別

教科書

教科書は指定しない.適宜プリントを配布する.

参考文献

Mohri, et al., Foundations of Machine Learning, The MIT Press, 2012.

金森敬文 「統計的学習理論」講談社,2015

課題

試験予想問題

試験予想問題 (PDF 文書, 151KB)

スケジュール

回[Session] 講義内容[Contents]
1 ガイダンス,確率・統計の復習
2 線形回帰:最小2乗法
3 最小2乗法の性質,交差検証法
4 高次元モデルと正則化
5 カーネル回帰分析
6 正定値カーネル
7 再生核ヒルベルト空間
8 判別分析
9 ベイズ規則
10 予測誤差の評価・バイアスと分散のトレードオフ
11 代替損失
12 サポートベクトルマシン(SVM):アルゴリズム
13 サポートベクトルマシン(SVM):統計的性質
14 カーネルSVM,多値SVM
15 ECOCによる多値判別

成績評価

期末試験とレポートにより総合的に評価する。

最終更新日:2016年10月07日
最終更新日の時点の講義内容で公開を行っております。
最新年度の講義と内容が異なる可能性がありますのでご注意ください。

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