パターン認識（2018）
新しいのが上
2019.1.30（水）
まとめ
レポート課題 講評
生成モデルとは
データを生成することができる
文字のモデルであれば，サンプリングしたデータをいくつかみれば，どのくらいよくモデル化できているかわかる．
音であれば，聞けばいい．
不明な点
授業評価アンケート
授業アンケートのリストが表示される
「パターン認識」に対応する箇所をクリック
2019.1.23（水）
とくに新しいことはしない予定．
レポート課題の進捗状況を確認
https://gyazo.com/a108b1ba5bbacb196113f0011b4b0aab
https://gyazo.com/de072c3429fc7028749b1da3db5d885d
https://gyazo.com/592c7cf6b019986e6f9eaa2c88448329
2019.1.9（水）
教科書 第8章 8.1，8.2
https://matplotlib.org/_images/anatomy.png
レポート課題2 締切 厳守
次週 2019.1.16（水）は，月曜時間割．
2018.12.26
教科書 第6章
線形判別分析により手書き文字認識
教科書 第8章 8.1，8.2
混合ガウスモデルの最尤推定 1
領域確保（配列） new
CからC++
矢吹太朗 基礎からしっかり学ぶC++の教科書 （2017/2/16）
江添亮の詳説C++17 単行本 – 2018/3/9
C言語をそれなりしに知っている人向けに書かれたありがたい（比較的最近の）C++言語の入門書は，ある？
検索したが... 古い情報が検索にひっかかる．2011年以降で．
2018.12.19
第4章 最尤推定法
4.3 カテゴリ事後確率の計算
マハラノビス距離
計量行列が，分散共分散行列の逆行列
復習：対称行列の固有値固有ベクトル．
4.4 線形判別分析
https://gyazo.com/636f49b8afa1b4b08165631afa3c684f
https://gyazo.com/54fa0c417416979d5251dd8f7285104d
https://gyazo.com/53c63d274cd7016684cb2027c2233665
2018.12.12
2018.12.5
2018.11.21
2018.11.14
主成分分析
https://gyazo.com/1784945eec4e5811bdc04bb8cfa79052https://gyazo.com/9788e3bbec538611284367e6b00111c9
https://gyazo.com/85035f82bc7a45c086e297bb7596c3f7
11.14
11.7 休講 （補講日 未定）
10.31
10.17
第2章 2.1〜2.2 （octave の部分は python で置き換える）
2018.10.10
10.10
第1章 1.1〜1.3
第1章 パターン認識の基礎
訓練標本とは
統計的な性質とは
汎か能力とは
1.1 パターン認識とは
パターン認識とは、どのような問題か？
パターンとは？
カテゴリとは？
パターン認識の具体例を挙げよ
手書き文字認識の例
筆者認識の例
迷惑メールフィルタ
コンピュータビジョン
遺伝子診断
パターン認識の研究には、いろいろな立場がある。いくつか例をあげよ。
パターン認識の4つの過程とは？
その4つの過程のうち、対象によらず統一的に議論することができる過程は？
1.2 決定論的パターン認識と統計的パターン認識
決定論的パターン認識と、統計的パターン認識の違いは？
1.3 統計的パターン認識の定式化
$ x \in D \subset R^d
$ y \in \{ 1,\cdots, c\}
256階調とは？
正規化とは？
識別関数とは？
決定領域とは？
決定境界とは？
最適な識別関数とは？
「すべての画像に対するカテゴリを記憶する」とは？
予測するとは？
汎化能力とは？
統計的パターン認識の目標はなにか？
10.3
講義の概要
講義の進め方
成績評価
昨年度： レポート課題（2回） 70%，講義中のプリント 30%
本年度：
昨年度と同じ ＋
講義時間最後に，次回までに読む教科書の範囲を指定．
講義開始時に，口頭で，わからない点を質問．
講義時間中は，だされた質問について，回答．
質問をした人は，あとで指定用紙に何を質問したかを書いて提出（+5点．10回分で50点）
教科書でわからない点の質問の仕方
教科書にかかれている一言一句をしっかり読む．
「何」ページの，「ここ」の文章に，こう書いてある．「この」部分がわかならい，おかしい，説明がない．
10.24 休講 金曜時間割
https://gyazo.com/55934179e79772067586647c8f75e862