授業科目名				担当教員
統計的学習特論				宗久　知男／小林　正樹
時間割番号	単位数	コース	履修年次	期別	曜日	時限
323029	2	(未登録)	1	後期	月	II
［概要と目標］
統計的学習は多数のデータからデータの生成元を予測する方法で，近年広い分野で使用されている。統計的学習の手法は数多くあり，常に数学的な技術に支えられている。正しく利用するためには，理論を正確に理解することが必要である。本講義では，いくつかのモデルを題材に，理論を理解する力を獲得していくことを目標とする。<BR>具体的方法として総計データ処理、サポートベクターマシン、を取り上げ、この理論の前提になっている回帰分析、最小２乗法も含め、講義する。そして分類、認識の統計学習の理解を得ることを目標とする。
[到達目標]
いくつかのモデルを題材に，理論を理解する力を獲得していくことを目標とする。<BR>サポートベクターマシン、ニューラルネットワークの理論とこの理論の前提になっている回帰分析、最小２乗法における分類、認識の統計学習の理解を得ることを目標とする。
［必要知識・準備］
線形代数、代数、解析学、確率統計、データ解析
［評価基準］
No 評価項目 割合 評価の観点 1 試験：期末期  30  % 最小２乗法と、統計処理、サポートベクターマシンのの理解  2 試験：中間期  30  % 統計的学習の数学的基礎の理解  3 小テスト／レポート課題  40  % 統計的学習の数学的基礎の理解、最小２乗法、統計処理、サポートベクターマシンの理解
［教科書］
(未登録)
［参考書］
(未登録)
［講義項目］
（１）数学的準備<BR>（２）統計的学習の枠組み<BR>（３）幾何学的アプローチ<BR>（４）確率的アプローチ<BR>（５）情報理論的アプローチ<BR>（６）最小２乗法<BR>（７）統計と固有値<BR>（８）線形サポートベクターマシン