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）