数理情報学特論Ⅰ (140077)

担当教員 池田 和司(Kazushi Ikeda / いけだ かずし)
単位数 :1単位 選択・必修 :必修 講義室 講義スタイル :演習/公開
開講時期 特論毎に異なる

授業目的 機械学習とその実現について理解すること.
Understanding machine learning and its implement.
授業内容 教科書の輪講 (日本語または英語,発表者による)
Read the textbook and give lectures to others in Japanese/English.

教科書 Bishop, C.: Pattern Recognition and Machine Learning, Cambridge Univ. Press, 2006.
Raschka, S.: Python Machine Learning: Unlock Deeper Insights into Machine Learning with This Vital Guide to Cutting-edge Predictive Analytics, Packt Publishing, 2015.
参考書 Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J.: The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Ed., 2009.
履修条件 Open to any students.
成績評価 To be evaluated by lectures, questions and reports.
オフィスアワー Anytime if appointed.
講義関連URL
Schedule
Reference
Textbook
配布資料 現在、配布資料はありません。