学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate

医学部（保）

時間割コード
Registration Code

1733172

科目名　【日本語】
Course Title

統計的学習

科目名　【英語】
Course Title

Statistical learning

コースナンバリングコード
Course Numbering Code

担当教員　【日本語】
Instructor

松井佑介 ○ 中杤昌弘 BAGARINAO Epifanio jr til

担当教員　【英語】
Instructor

MATSUI Yusuke ○ NAKATOCHI Masahiro BAGARINAO Epifanio jr tila

単位数
Credits

開講期・開講時間帯
Term / Day / Period

春２期木曜日２時限
Spring2 Thu 2

必修・選択
Required / Selected

選択・看放検理作

授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)

統計的学習の基礎を理解していること

授業の目的　【英語】
Goals of the Course

Understanding of the fundamentals of statistical learning.

到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)

統計的学習を構成する基本的な手法を説明できること

到達目標　【英語】
Objectives of the Course

Be able to explain the basic methods that make up statistical learning

授業の内容や構成
Course Content / Plan

データサイエンス基礎の続き学ぶ。

1. リサンプリング法

2. 線形モデル選択と正則化

3. 非線形モデル

4.木に基づく方法

5.サポートベクターマシン

6.R演習

7.R演習

8.期末試験 / レポート

(1-7の順序は入れ替わることがありますのでご了承ください）

履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses

データサイエンス概論I、データサイエンス概論II、データサイエンス基礎
本講義はデータサイエンス基礎の続きになります。データサイエンス基礎で教えた内容を知っている前提で話を進めます。

成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria

出席+小テスト(40%)＋試験orレポート(60%)

教科書・テキスト
Textbook

Gareth James et al.『Rによる統計的学習入門』（朝倉書店、2018）

参考書
Reference Book

Trevor Hastie et al. 『統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測』（共立出版、2014）
Peter Bruce et al.　『データサイエンスのための統計学入門 ―予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とRプログラミング』（オライリージャパン、2018）
ピーターフラッハ et al. 『機械学習 ─データを読み解くアルゴリズムの技法』（朝倉書店、2017）

課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)

授業の進め方
How to proceed with the class

講義資料を配布して行う。配付資料を参考に、統計的学習についてまとめておくことが望ましい。

注意事項
Notice for Students

・PCを用いたプログラミング演習も行う。各自PCを用意すること。
・3年次に情報科学系のゼミを希望する学生は、必ず受講すること。

本授業に関する参照Webページ
Reference website for this Course

担当教員からのメッセージ
Message from the Instructor

使用言語
Language(s) for Instruction & Discussion

日本語

授業開講形態等
Lecture format, etc.

対面にて開催する。オンラインとなる場合には、開催１週間前までにTACT上で告知する。

遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)