機械学習論特論

2017年度 1学期 本田理恵(大学院)
http://www.is.kochi-u.ac.jp/~honda/lecture/ml17

お知らせ

1.講義予定


日付
講義内容
1
4/14
オリエンテーション、機械学習、データマイニングとは
2
4/21
決定木
3
4/28
決定木
4
5/12
評価?
5
5/19
ナイーブベイズ
6
5/26
k-NNなど
7
6/2
相関ルール
8
6/9
休講
9
6/16
クラスタリング,
10
6/23
データの前処理・変換, 知識の評価
11
6/30
知識の評価, プロジェクト提示
12
7/7
機械学習の手法発表(受講生が講義) 強化学習
13
7/14
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
14
7/21
機械学習の手法発表(受講生が講義)進化計算
15
7/28
SVM, Deep learningなど
16
8/4
プロジェクト発表
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(2017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。