機械学習I/II 2022年度†
- 対象: 龍谷大学 先端理工学部 数理・情報科学課程（3年1Q+2Q） / 理工学部 数理情報学科（3年前期）
- 先端理工学部科目「機械学習I」(1Q)+「機械学習II」(2Q)と 理工学部科目「パターン情報処理」の合併開講です
- 担当: 高橋隆史
- リンクいろいろ
大事なお知らせ†
ML/2022のNews†
- 「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．
- 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．
- 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．
- 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†
- この日に瀬田学舎の計画停電が予定されているため，このウェブサーバ www-tlab.math.ryukoku.ac.jp や TLabMoodle は前日夜から当日夜まで停止します．再起動後も，しばらくの間はメンテナンスのために長時間停止する場合があります．
-
TLABで2024年度後期-2025年度に特別研究（卒業研究）やりたいひと募集中． 募集は終了しました．詳細はこちら
- このウェブサーバ www-tlab とその上にある TLAB Moodle のアップデートを行いました．Moodle は見た目も結構変わってます．
- 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．
ex15 0718(Mon) これまでのまとめ†
ex14 0711(Mon) 確率密度の推定／統計的パターン認識入門†
ex13 0704(Mon) 次元削減(2)(3) 主成分分析 -中編・後編†
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†
ex11 0620(Mon) 教師なし学習とは／クラスタリング(1) K-平均法†
ex10 0613(Mon) 過適合の抑制とモデル選択†
ex09 0606(Mon) データの前処理†
「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†
ex07 0523(Mon) 決定木／これまでのまとめ†
- 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†
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)†
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)†
ex03 0425(Mon) 汎化と過適合／識別のための教師あり学習(1)†
ex02 0418(Mon) 回帰のための教師あり学習†
ex01 0411(Mon) オリエンテーションと準備†
おまけ†
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