タイトル

科目名[英文名] パターン認識Ａ[Pattern Recognition A] 
担当教員[ローマ字表記] 久保　守[KUBO, Mamoru] 
科目ナンバー INFO2800A  科目ナンバリングとは
時間割番号 41089  科目区分 ----- 
講義形態 -----  開講学域等 理工学域 
適正人数 -----  開講学期 Q3 
曜日・時限 金3  単位数 1単位 
授業形態   60単位上限  
対象学生 ----- 
キーワード ----- 
講義室情報 自然科学大講義棟(総合研究棟Ⅵ) AV講義室（対面のみ） 
開放科目 ----- 
備考 ----- 

授業の主題
Pythonプログラムを用いて多変量解析，機械学習を学ぶ
 
授業の目標
パターン認識におけるデータの各種分析手法の理論を説明できること。
データ解析ツールを使って実践できること。
 
授業概要
毎回PCを使って演習を行う。
1.ガイダンス，ソフト導入
2.線形回帰
3.非線形回帰
4.線形判別
5.非線形判別
6.決定木
7.k最近傍法
8.試験
 
評価方法と割合
評価方法
次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％～100％）」、「Ａ（同80％～90％未満）」、
「Ｂ（同70％～80％未満）」、「Ｃ（同60％～70％未満）」を合格とし、
「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
 
評価の割合
【授業には３分の２以上の出席を必要とする】
・（50）％　学期末試験
・（50）％　レポート
 
授業時間外の学修に関する指示
予習に関する指示
予習に関する教材
 
復習に関する指示
資料と演習の内容を復習すること。
 
復習に関する教材
 
教科書・参考書
参考書
参考書 書名 ISBN
4873119286
著者名
Aurélien Géron著 ; 長尾高弘訳
出版社
オライリー・ジャパン
出版年
2020
 
教科書・参考書補足
資料を配布またはオンラインで提供する。
 
オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
電子メール(kubom@se.kanazawa-u.ac.jp)で受け付ける。
 
履修条件
Pythonプログラミングを習得していること。
 
受講者調整方法
バイオメカトロニクスプログラム（機械コア）選択および機械工学類・機械数理コース選択の学生は「履修可能の問い合わせ」は不要です。
 
特記事項
特になし

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