機械学習入門

東京工業大学 工学院 経営工学系の学部と大学院で行っている機械学習に関する2つの講義の資料を一つにまとめたものです。 講義では表面的な知識を得るのではなく、手法の特性をしっかりと理解することを目指しています。 データに何かの機械学習法を適用するだけでは、現実問題は解決しないことが大半です。 機械学習の技術を自在に応用できるようになるために、基礎理論・数理モデル・学習アルゴリズムについて、ある程度数学的な説明をしています。


1.準備


1.1数学の諸性質講義資料
1.2非線形最適化講義資料

2.教師あり学習


2.1教師あり学習講義資料
2.2線形回帰とロジスティック回帰講義資料
2.3サポートベクターマシン講義資料
2.4決定木とアンサンブル学習講義資料
2.5ニューラルネットワーク講義資料

3.教師なし学習


3.1クラスタリング講義資料
3.2特徴抽出講義資料
3.3生成モデル講義資料