機械学習手法の定式化を前半で学び、それらの基礎となるパラメータ推定理論を後半で扱う。 演習では講義で扱ったアルゴリズムの実践を行う。 Ⅰ．教師あり学習 　　１．最小二乗法 　　２．過学習と正則化 　　３．交差検証 　　４．正則化付き経験リスク最小化 　　５．カーネル法 Ⅱ．教師なし学習 　　１．ハードクラスタリング問題 　　２．ソフトクラスタリング問題 　　３．次元削減問題 Ⅲ．ベイズ推論 　　１．各問題の確率論的定式化 　　２．推定理論 Ⅳ．凸最適化 　　１．凸関数 　　２．双対問題 　　３．最適化法