情報数理科学VII
2019年度開講
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