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電気通信大学大学院情報理工学研究科
情報・ネットワーク工学専攻
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情報数理工学実験第二A・B

2019年度


概要
    ベイズ機械学習の推定法としてベイズ推定を学び、人工知能技術であるナイーブベイズ、TANへ適用し、さらに様々な回帰モデルのベイズ推定を行う.
スケジュール

10    7 日(月) 13:00 – 14:30 講義:ベイズとコンピュータサイエンス、ビッグデータ、AI

10    7 日(月) 14:40 – 16:10 講義:ベイズとコンピュータサイエンス、ビッグデータ、AI

10    9 日(水) 13:00 – 14:30 講義:確率、最尤法とベイズ的アプローチ

10    9 日(水) 14:40 – 16:10 講義:確率、最尤法とベイズ的アプローチ

10 14 日(月) 13:00 – 14:30 実験課題

10 14 日(月) 14:40 – 16:10 実験課題

10 21 日(月) 13:00 – 14:30 講義:Naive Bayes,TAN,ディリクレモデル

10 21 日(月) 14:40 – 16:10 講義:Naive Bayes,TAN,ディリクレモデル

10 23 日(水) 13:00 – 14:30 実験課題

10 23 日(水) 14:40 – 16:10 実験課題

10 28 日(月) 13:00 – 14:30 実験課題

10 28 日(月) 14:40 – 16:10 実験課題

10 30 日(水) 13:00 – 14:30 実験課題

10 30 日(水) 14:40 – 16:10 実験課題

連絡事項
講義は西10-306で行います.実験はcedのエリア5aで行います.
配布資料
実験テキスト(!!!!!!!!!!!!!!!!!10/20差し替え:二章から課題などを大幅に修正しました.!!!!!!!!!!!!!!!)
プロジェクトをエクリプスにインポートする方法
・Naive BayesとTANの分類精度計算のためのエクリプスプロジェクト:MICS2019_NB_TAN (10/20差し替え)
シラバス
下記をご参照下さい.
情報数理工学実験第二A
情報数理工学実験第二B

2018年度

概要
スケジュール

11 21 日(水) 13:00 – 14:30 ベイズとコンピュータサイエンス、ビッグデータ、AI

11 21 日(水) 14:40 – 16:10 ベイズとコンピュータサイエンス、ビッグデータ、AI

11 28 日(水) 13:00 – 14:30 確率、最尤法とベイズ的アプローチ

11 28 日(水) 14:40 – 16:10 確率、最尤法とベイズ的アプローチ

12    3 日(月) 13:00 – 14:30 Naïve Bayes classier の講義

12    3 日(月) 14:40 – 16:10 Naïve Bayes classier NB + Dirichlet の実装

12    5 日(水) 13:00 – 14:30 TAN、相互情報量などに関する講義

12    5 日(水) 14:40 – 16:10 TAN の実装

12 10 日(月) 13:00 – 14:30 TAN + Dirichlet  講義 

12 10 日(月) 14:40 – 16:10 TAN + Dirichlet 実装

12 12 日(水) 13:00 – 14:30 グラフィカルモデルの講義 

12 12 日(水) 14:40 – 16:10 Bayesian Network の講義

12 17 日(月) 13:00 – 14:30 Bayesian Network の実装

12 17 日(月) 14:40 – 16:10 Bayesian Network 学習の実装 

連絡事項
実験テキストで識別関数が分かりにくかったため,分かりやすい式で書き直しました.Naive Bayesの識別関数は(2.3)式,TANの識別関数は(2.6)式です.
26ページにゼロ頻度問題の章を追加致しました.
32ページにTANの学習で必要な条件付き相互情報量の計算方法の説明を追加致しました.
課題6の補足を追加致しました.
配布資料
実験テキスト
課題2の補足
課題4の補足
課題6の補足
その他の補足
プロジェクトをエクリプスにインポートする方法
・Naive BayesとTANの分類精度計算のためのエクリプスプロジェクト:MICS2018_NB_TAN
・データセットspam2の訓練データLD.csvとテストデータTD.csv
シラバス
下記をご参照下さい。
教務課:シラバス
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