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
42080
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
対面のみ
60単位上限
対象外
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
学修目標(到達目標)
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。
Pythonプログラミングにより実践できること。
授業概要
毎回PCで演習を行う。
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
・(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
★2.オンデマンド教材(授業内容の一部)
予習に関する教材
オンデマンド教材(授業内容の一部)
復習に関する指示
★1.オンデマンド教材(授業内容の全体)
復習に関する教材
オンデマンド教材(授業内容の全体)
教科書・参考書
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
機械コア・バイオメカトロニクスプログラム選択の学生は「履修可能の問い合わせ」は不要です。
特記事項
特になし
ページの先頭へ