早稲田大学理工学部電気・情報生命工学科
「パターン認識」2007年度後半部分
担当： 赤穂
昭太郎
=>前半部分（栗田さん担当）講義資料
=>朱鷺の杜Wiki
第1回 (11/19)
- 第1回レポート課題 （提出期限 12/3 の講義時まで.
1/21 の講義終了までは受け付けます.
それまでに提出できなかった場合はメールのみ受付.
メールの受け付け締切日 2/4 まで.
宛先はページの一番下を参照のこと）
レポート提出締切りました (2/5)
-
問題のダウンロード
第2回 (12/3)
第3回 (12/10)
第4回 (12/17)
- 第2回レポート課題 （提出期限 1/8 の講義時まで.
1/21 の講義終了までは受け付けます.
それまでに提出できなかった場合はメールのみ受付.
メールの受け付け締切日 2/4 まで.
宛先はページの一番下を参照のこと）
レポート提出締切りました (2/5)
- 自分の研究課題 (現在取り組んでいるものがあればそれを，
なければ興味があるものについて仮想的に考えてよい)において，
パターン認識 (意志決定・診断・知識発見を含む)の問題を抽出し，
それに関して以下のような観点から考察せよ．
問題の記述，問題固有の事前知識は何か，
どのようなパターン認識技術が使えるか，
どのような困難がありどのように工夫して解決するかなど．
- 注意：インターネットを活用することは推奨するが、ページをそのまま
写したようなレポートには低い評価しか与えない。
第5回 (1/8)
- カーネル法
- 特徴抽出とカーネル
- カーネルトリック
- 正則化
- カーネル多変量解析 (カーネル回帰、カーネル主成分分析、
カーネルサポートベクトルマシン)
第6回 (1/21)
パターン認識のための参考文献
石井ほか：わかりやすいパターン認識，オーム社：
少々古いが基本的なパターン認識技術全般をわかりやすく学べる
Duda et al (尾上訳) パターン識別，新技術コミュニケーションズ：
パターン認識の百科全書的な本 (英語の訳本)
麻生ほか：パターン認識と学習の統計学，岩波書店：
パターン認識全般の概略とサポートベクトルマシン，
アンサンブル学習の二つの話題についての教科書
渡辺ほか：学習システムの理論と実現，森北出版：
サポートベクトルマシン，ベイジアンネット，アンサンブル学習，
能動学習など学習に関する最新の話題を学べる
Mackay: Information theory, inference and learning algorithms,
Cambridge univ. press:
情報理論を軸として学習に関する基本を学べる．
Hastie,et al.: The elements of statistical learning, Springer:
少々難しいが最新の機械学習に関する話題を網羅的に学べる.
Bishop (元田他訳): パターン認識と機械学習, シュプリンガージャパン:
パターン認識に留まらず最新の機械学習に関する話題を網羅的に学べる.
過去の資料
質問、レポート提出先アドレス： s ．akaho アトマーク aist ．go ．jp まで