機械学習の数理: 学部の講義で出した100問の演習課題 – Joe Suzuki (鈴木譲) 公式ブログ

機械学習の数理100問の改訂版 (2019年2月24日)。 2018年度の講義も残りわずかになった。 私が着任した昨年度から、基礎工学部情報科学科数理科学コース3年「計算数理B」で、機械学習の数理に関する講義を行っている。その中で、計算数理B100問 を学生に解かせている。 線形回帰 ロジスティック回帰と判別分析 クロスバリデーションとブートストラップ 情報量基準 スパース推定 非線形 決定木 サポートベクトルマシン 教師なし学習 機械学習の演習と言うと、参加費が◯十万円の企業のセミナーなどでも、中身を理解させないで、データを流し込むだけのものが多い。そういうのをみると、頭を使わない勉強方法を奨励しているように思えてならない。この100問は、理論(簡単な数式の証明)だけでなく、R言語でかかれたソースプログラムを理解するようにしている。 データサイエンスの人材が◯万人不足すると指摘する声は多

[zgmf-x20a]

数年前からお世話になる先生の素晴らしい力作である事この上ないんだけど、データサイエンスにとって手法は道具でしかない一面もあり、果たして一握りになれるかどうか？ / 努力が報われる世の中であってほしい。

[soratokimitonoaidani]

かなり数式多いぞ

[Nyoho]

"機械学習の演習と言うと、参加費が◯十万円の企業のセミナーなどでも、中身を理解させないで、データを流し込むだけのものが多い。そういうのをみると、頭を使わない勉強方法を奨励しているように思えてならない。"

[ijustiH]

すごい。すでにキャンセル待ち。

[programmablekinoko]

Good

[mozukuyummy]

学部3年生でこれを解くのか、さすがは旧帝大だなあ。

[cj3029412]

面白いー😺

[maghrib]

“機械学習データ科学スプリングキャンプ”