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研究室日誌 みなさんへ 数理科学科 理工学部 関西学院大学
Kitahara Lab All Rights Reserved (2019年5月17日更新)

数学特別演習 I ・応用数理特別演習 I

■授業目的

本演習の目的は,パターン認識の中でも識別に関する基礎を学び,識別のための計算力を身につけることである

■到達目標

下記項目について修得することを到達時の目標とする.

・K-NN法を説明できる.
・パーセプトロンによる識別アルゴリズムを説明できる.
・最小2乗法によって識別関数を求めることができる
・カーネル法によって識別関数の求めることができる


■各回ごとの授業内容

1.パターン認識系の構成
2.特徴ベクトルと特徴空間(前半)
3.特徴ベクトルと特徴空間(後半)
4. プロトタイプと最近傍決定則(前半)
5.プロトタイプと最近傍決定則(後半)
6.最近傍決定則と線形識別関数(前半)
7.最近傍決定則と線形識別関数(後半)
8.パーセプトロンの学習規則(前半)
9.パーセプトロンの学習規則(後半)
10.分類問題
11.Fisherの線形識別関数(前半)
12.Fisherの線形識別関数(後半)
13.Bayse決定則を用いた分類(前半)
14.Bayse決定則をもちいた分類(後半)
15.最小2乗法を用いた解法(前半)
16.最小2乗法を用いた解法(後半)
17.線形分離可能性(前半)
18.線形分離可能性(後半)
19.パーセプトロン収束定理(前半)
20.パーセプトロン収束定理(後半)
21.リッジ回帰(前半)
22.リッジ回帰(後半)
23.特徴ベクトルとカーネル(前半)
24.特徴ベクトルとカーネル(後半)
25.線形カーネル(前半)
26.線形カーネル(後半)
27.正規化カーネル(前半)
28.正規化カーネル(後半)
29.多項式カーネル(前半)
30.多項式カーネル(後半)
31. まとめ考察(前半)
32. まとめ考察(後半)

微分積分 I 複素解析 解析学 II 応用数理 V 数値解析特論 I
数学特別演習 I 応用数理特別演習 I 数学特別演習 II 応用数理特別演習 II

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