2016年度 パターン認識   Pattern Recognition

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開講元
情報工学系
担当教員名
下坂 正倫  篠田 浩一 
授業形態
講義
メディア利用
 
曜日・時限(講義室)
月1-2(W935)  
クラス
-
科目コード
CSC.T352
単位数
2
開講年度
2016年度
開講クォーター
3-4Q
シラバス更新日
2016年1月11日
講義資料更新日
2016年1月20日
使用言語
日本語
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講義の概要とねらい

本講義は生成モデルに基づくパターン認識の数理的な基礎を提供する.

到達目標

生成モデルによるパターン認識の概念を説明できる.モデルの記述に必要となる数理を理解できる.講義で説明するパターン認識のモデルを計算機で実装できるようになる.

キーワード

パターン認識, 統計的機械学習,生成モデル,最尤推定,ベイズ推定

学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)

専門力 教養力 コミュニケーション力 展開力(探究力又は設定力) 展開力(実践力又は解決力)

授業の進め方

各回の授業内容をよく読み,課題を予習・復習で行って下さい.

授業計画・課題

  授業計画 課題
第1回 パターン認識とは 第1章を講義前に精読
第2回 統計的パターン認識の基礎 第1章を講義前に精読
第3回 識別関数のよさを測る規準 第3章を講義前に精読
第4回 生成モデルに基づくパターン認識 第3章を講義前に精読
第5回 最尤推定 第4章を講義前に精読
第6回 最尤推定法の理論的性質 第5章を講義前に精読
第7回 線形判別 第6章を講義前に精読
第8回 最尤推定におけるモデル選択 第7章 を講義前に精読
第9回 混合モデルとその最尤推定 第8章 を講義前に精読
第10回 ベイズ推定 第9章を講義前に精読
第11回 ベイズ推定の数値計算法 第10章を講義前に精読
第12回 ベイズ推定のモデル選択と近似的な推論法 第11章を講義前に精読
第13回 カーネル密度推定 第12章を講義前に精読
第14回 最近傍密度推定法 第13章を講義前に精読

教科書

統計的機械学習:生成モデルに基づくパターン認識,杉山将,オーム社,2009.

参考書、講義資料等

パターン認識と機械学習(上・下):ベイズ理論による統計的予測,元田浩 他,シュプリンガー・ジャパン
わかりやすいパターン認識,石井健一郎 他,オーム社

成績評価の基準及び方法

授業参加度(10%),期末テスト(90%)
(授業参加度は,授業内に実施する演習などにより算出する)

関連する科目

  • ZUS.F301 : 関数解析学
  • CSC.T242 : 確率論・統計学
  • CSC.T272 : 人工知能
  • CSC.T353 : 生命情報解析

履修の条件(知識・技能・履修済科目等)

履修の条件を設けない

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