授業ノート Dec 12 2019

機械学習（統計的学習）

データをもとに対象の数学モデルを作る枠組み

これをもとに、予測、分類などを行って問題解決

人間は生まれながらに「学習」する能力を持っている→コンピューターに学習能力を持たせる

学習することの「しくみ」をプログラミングする

教師あり学習→正解ラベルをつける

教師なし学習→正解ラベルはつけない

演習：ベーシック課題とスペシャル課題1

ニューラルネットワークとは？

Deep learning：ニューラルネットワークの一種

（人工）ニューラルネットワーク：人間の脳の神経ネットワークを、数学的に模したもの

ステップ関数、ニューロンの「発火」、しきい値

入力層→中間層→出力層：分類する関数を作る

バックプロパゲーション→任意の非線形関数を近似できる

RBFネットワーク（Radial Basis Function）、ガウス関数(正規分布)

正則最小二乗法

パラメータとグラフのみ

パラメータ：真の関数→f=1、3、5、7でやってみる

それぞれのxに関して、yの正規分布が表される

ベーシック課題は、Excelファイル上の図などを用いて、ワードに考察を書く（200字）。それをPDFにして提出。

スペシャル課題は、パラメータを自由に変えて考察する。ワードに300字で書く。