矢内 勇生(Yuki YANAI)
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情報科学3
2021年度 第3クォータ 高知工科大学 経済・マネジメント学群
授業概要
授業の内容
1. イントロダクション
Rによる機械学習の例:分類
2. 学習モデル
3-5. 最小二乗学習
Rによる最小二乗学習
過剰適合
制約付き最小二乗学習(正則化回帰)
6. 遅延学習
k
最近傍法
7. 確率的学習
単純ベイズ分類器
8-9. ロジスティック回帰
ロジスティック回帰 (1)
ロジスティック回帰 (2)
10. 分割統治
決定木
11. 分離統治
分類ルール学習器
12. クラスタリング
クラスタリング
13. モデルの性能評価
モデルの性能評価
14. モデルの改善
モデルアンサンブル
課題
課題1
(提出期限:10月25日 [月] 正午)
課題2
(提出期限:11月10日 [水] 17時)
課題3
(提出期限:11月21日 [日] 17時)