- 担当教員
- 中田 和秀
- 使用教室
- 月1-2(W9-201)
- 単位数
- 講義：2 演習：0 実験：0
- 講義コード
- 67073
- シラバス更新日
- 2009年9月29日
- 講義資料更新日
- 2009年9月28日
- 学期
- 後期
講義の目的
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。
講義計画
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
教科書・参考書等
必要に応じてプリントを配布する
成績評価
レポートと出席
