近年、実務上現れるような大規模な数理計画問題を解くことが不可能ではなくなってきた。これには大きく分けて2つの理由がある.1つは計算機性能の向上であり,もう1つはアルゴリズムの進歩である.
本講義ではアルゴリズムの理論面に焦点を当て、近年注目を浴びているトピックを取り上げ、その詳細について説明を行う。また、現実問題への適用法についても積極的に講義する。
1.イントロダクション
2.線形学習マシン
3.サポートベクターマシン
4.サポートベクターマシンの計算
5.Min-max 確率マシン
時間があれば ニューラルネットワーク、関連ベクトルマシン、クラスタリングなどについても解説をする
必要に応じてプリントを配布する
レポートと出席