担当：掛谷英紀・亀田能成
教室：3L206
時間：火曜２、３時限目(10:10-11:25, 12:15-13:30)
| 月/日 | 回 | 担当 | |
| 09/04 | 01 | 亀田・掛谷 | アンケートとチュートリアル（正規分布・平均と分散・偏微分・ラグランジュの未定乗数法） |
| 09/11 | 02 | 亀田 | チュートリアルの続き（正規分布、ラグランジュの未定乗数法の復習）・線形ＳＶＭの問題定義 |
| 09/18 | 03 | 亀田 | 線形ＳＶＭの解法・非線形ＳＶＭの問題定義と解法 |
| 09/25 | 04 | 亀田 | 認識率に関する概念・ソフトマージンつきＳＶＭの問題定義と解法・ＳＶＭ課題説明 |
| 10/02 | 05 | 亀田 | 次元の呪い |
| 10/09 | 06 | −− | ※学園祭片付けのため休講 |
| 10/16 | 07 | 掛谷 | |
| 10/23 | 08 | 掛谷 | |
| 10/30 | 09 | 掛谷 | |
| 11/06 | 10 | 掛谷 | |
| 11/13 | 11 | 掛谷 | 【特別講演】データマイニングを聴講 |
| 11/20 | (試験) |
最終回は、 データマイニングの専門家である産業技術総合研究所の 神嶌敏弘 氏からのご講演を聴講することで、それを講義とします。
特別講演(2007/11/13)講演者：産業技術総合研究所神嶌敏弘氏
日時 概要 計算機や通信技術の進展と，社会の情報化に伴って， 整理されていない膨大なデータが蓄積されている． こうした背景を基に，データマイニングは，1990年代に， 機械学習，統計，データベースなどの分野の中から生じた動きである． これは，膨大な情報の中から，再利用可能な高次の情報を抽出しようとする， 実用面を重視したデータの解析技術である． 本講義では，従来の機械学習や統計分野との違いや， データマイニング分野の性質を考慮した手法を紹介をする． 資料
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