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#author("2018-03-26T16:20:48+09:00","default:takataka","takataka")
*視覚認知計算特論 2017年度 [#e6cd976a]
-対象： 龍谷大学大学院理工学研究科(前期)
-担当： [[高橋隆史>takataka]]
-この科目の履修要項等は [[Webシラバス>Syllabus:?i=T710000304&n=2017]] を参照して下さい．
**News [#ve517124]
#include(news,notitle)
***Vision/2017のNews [#me16471c]
-&new{2017-06-25}; レポートその2出題．締切は0728
-&new{2017-06-24}; 演習その5のページを作成しました： [[Vision/2017/ex05]]
-&new{2017-06-10}; 演習その4のページを作成しました： [[Vision/2017/ex04]]
-&new{2017-05-22}; レポートその1出題．締切は0605
-&new{2017-05-15}; 演習その3のページを作成しました： [[Vision/2017/ex03]]
-&new{2017-04-30}; 演習その2のページを作成しました： [[Vision/2017/ex02]]
-&new{2017-04-10}; 演習その1のページを作成しました： [[Vision/2017/ex01]]
-&new{2017-03-21}; 演習のための準備についてのページを作成しました： [[Vision/2017/ex00]] &color(red){受講予定者は必ず事前に目を通しておいてください．};
-&new{2017-02-28}; とりあえずこのページを作成．まだないようがないよう．昨年度の様子が知りたいひとは [[Vision/2016]] へどうぞ．ただし，&color(Red){今年度の授業内容は昨年度とは大幅に変更される予定です．};
**進行 [#g8fb72e8]
,回,月日,内容,備考
,01,0410,オリエンテーション,[[Vision/2017/ex01]]
,02,0417,教師あり学習: 回帰とは，最小二乗法による回帰（線形モデル）,
,03,0424,教師あり学習: 最小二乗法による回帰（線形基底関数モデル）,
,04,0501,教師あり学習: 最小二乗法による回帰（過学習と正則化）,[[Vision/2017/ex02]]
,05,0508,実際の回帰問題を解いてみる,
,06,0515,教師あり学習: 識別とは，最短距離法，kNN法,[[Vision/2017/ex03]]
,07,0522,教師あり学習: 統計的パターン認識,
,08,0529,教師あり学習: 多変量正規分布，最尤推定,
,09,0605,教師あり学習: ロジスティック回帰(1),
,10,0612,教師あり学習: ロジスティック回帰(2),[[Vision/2017/ex04]]
,11,0619,教師あり学習: ロジスティック回帰(3),
,12,0626,実際の識別問題を解いてみる(1),[[Vision/2017/ex05]]
,13,0703,実際の識別問題を解いてみる(2),
,14,0710,教師なし学習:,
,15,0717,教師なし学習:,
**サブページリスト [#j909a5dc]
#ls2
![[PukiWiki]](image/blackuni3-80x80.png "[PukiWiki]")
