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機械学習I/II 2022年度 [edit]

大事なお知らせ [edit]

ML/2022のNews [edit]

  • 2022-05-27 「機械学習I」は 0530月までで,0606月からは「機械学習II」です.
    • 「パターン情報処理」として受講してるひとはそのままその後半です.
    • 教室(実習室),ウェブページ(ここ),Teams,moodle 等は「機械学習I」のと同じものを使用します.「機械学習II」から受講するひとは,ex01 を参照して準備しておいてください.
    • 0606月の授業までの宿題が↓の ex09 にあります.
  • 2022-05-17 5月30日の授業では小テストを実施します. 詳しくは授業中に説明します.
  • 2022-03-14 この授業では 1-542 情報実習室を主に使います.初回はそちらへ集合してください.
  • 2022-02-28 このページを作成.まだないようがないよう.

このウェブサイト共通のNews

  • 2022-03-18 理工学部の卒業式&理工学研究科の修了式でした.

進行 [edit]

Table of Contents

注意 [edit]

  • 動画は,Microsoft Stream で配信してます.
    • この授業の Teams チーム参加者のみが閲覧できます. ユーザ名とパスワードが求められたら全学統合認証ので.
    • 授業動画一覧
  • 拡張子 .ipynb のファイルは,Google Colab の notebook です.

ex14 0711(Mon) 確率密度の推定/統計的パターン認識入門 [edit]

ex13 0704(Mon) 次元削減(2)(3) 主成分分析 -中編・後編 [edit]

ex12 0627(Mon) クラスタリング(2) 階層型クラスタリング/次元削減(1) 主成分分析 -前編 [edit]

ex11 0620(Mon) 教師なし学習とは/クラスタリング(1) K-平均法 [edit]

ex10 0613(Mon) 過適合の抑制とモデル選択 [edit]

ex09 0606(Mon) データの前処理 [edit]

「機械学習II」の初回.exXY の XY は「機械学習I」からの通し番号です

ex08 0530(Mon) 小テスト [edit]

ex07 0523(Mon) 決定木/これまでのまとめ [edit]

  • notebook と 動画
  • 授業のページ ex07

ex06 0516(Mon) ニューラルネットワークと深層学習 [edit]

ex05 0509(Mon) ロジスティック回帰+勾配法によるパラメータの最適化 (2)(3) [edit]

ex04 0502(Mon) 識別のための教師あり学習(2)/ロジスティック回帰+勾配法によるパラメータの最適化 (1) [edit]

ex03 0425(Mon) 汎化と過適合/識別のための教師あり学習(1) [edit]

ex02 0418(Mon) 回帰のための教師あり学習 [edit]

  • notebook と 動画
    • 以下の notebook の閲覧・実行と動画の視聴は授業開始までの宿題です
    • この授業の Teams に参加していれば動画を視聴できるはずですが,アクセス権限がない等と言われてしまう場合は対応しますので,チャット等で高橋に知らせてください
    • ML2022-ex02demo (14m)
    • ex02noteA.ipynb + ML2022-ex02noteA (18m)
    • ex02noteB.ipynb + ML2022-ex02noteB (23m)

ex01 0411(Mon) オリエンテーションと準備 [edit]

  • 授業のページ ex01

おまけ [edit]


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Last-modified: 2022-07-01 (金) 18:20:04 (5d)