アルゴリズムとプログラミング実践講座 2014年 夏学期 火曜 13:00 -- 14:30 at I-REF 棟 6階 ヒロビー 稲葉真理 with 浅井大史, 手塚宏史 シラバスに書いた概要 計算機で問題を解くためには,問題を解くための手順である「アルゴリズム」を,プログラムという形にして計算機に渡す必要がある.効率よく問題を解くためには,問題に適したアルゴリズムの設計あるいは選択が重要となる.この講義では,プログラムを書くという視点にたち,アルゴリズムの基本概念と応用について,解析よりも実践を重視した講究を行う. 2014年夏学期の計画 (2014年4/8現在) 概論 -- 計算機と計算量とアルゴリズム 離散構造とモデル化 インターネットとグラフ構造 データマイニングとクラスタリング メタヒューリスティクス ライブラリを使ってみよう 7/8 (火) Prof. David Avis
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統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
講義 (2023年度) 駒澤大学経営学部 授業に関する情報の提供はすべて WebClass へ移行しました.駒大生は WebClass にログインし,該当のコースを見てください. 経営学科・市場戦略学科 確率・統計入門A (前期) 確率・統計入門B (後期) 演習 II 演習 III 市場戦略学科 情報処理基礎A (前期) 情報処理基礎B (後期) マネジメント・サイエンスA (前期) マネジメント・サイエンスB (後期) 2024年度小沢ゼミ募集について (2023年7月19日更新) マルコフ連鎖に関連した講義資料 マルコフ連鎖(pdf) 多次元マルコフ連鎖のモデル(pdf) マルコフ連鎖のシミュレーション(pdf) 駒澤大学経営学部市場戦略学科 小沢利久 戻る
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