機械学習論特論

2016年度 1学期 本田理恵(大学院)
http://www.is.kochi-u.ac.jp/~honda/lecture/ml16

お知らせ

1.講義予定


日付
講義内容
1
4/15
オリエンテーション、機械学習、データマイニングとは
2
4/22
決定木
3
5/6
ナイーブベイズ
4
5/13
k-NNなど
5
5/20
相関ルール
6
5/27
クラスタリング
7
6/3
データの前処理・変換
8
6/10
知識の評価
9
6/17
Weka, プロジェクト提示,
10
6/24
機械学習の手法発表(受講生が講義) 強化学習
11
7/1
機械学習の手法発表(受講生が講義)ニューラルネットワーク
12
7/8
機械学習の手法発表(受講生が講義)進化計算
13
7/12
SVM
14
7/22
Deep learning
15
7/29
プロジェクト発表
16
8/5
予備
テキストマイニング,高度な手法(自己組織化マップ、SVMなど)は省略

2.リンク

後半のプレゼンについて(2016年度暫定)

進化的計算、ニューラルネットワークのグループへ

ソースコードは下記から取得してください。
http://www.ohmsha.co.jp/data/link/978-4-274-06846-1/

SJISなのでmacの人はコード変換してください。
改行コードも含めてcotediterなどでいちいち変換しても良いですがnkf等を入れておくと一括変換に便利です。
http://osdn.jp/projects/nkf/
http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20060227/230849/

強化学習のグループへ

強化学習のサンプル(迷路学習)を下記におきましたので、発表にデモを盛り込んでください。
#みやすさなどについては改変してもかまいません。
http://www.is.kochi-u.ac.jp/~honda/lecture/ml16/RL/

なお迷路学習だけでおこなってもらえれば、黄さんの卒論は参考程度にしてもらってかまいません
(demoとしては迷路の方が面白い)

READMEに最低限のコメントは加えておきましたが、わかりにくいところは適宜質問にきてください。

担当以外の人もデモプログラムはダウンロードして実行してみるようにしてください。