| 授業科目名 | 年度 | 学期 | 開講曜日・時限 | 学部・研究科 | 全担当教員 | 単位数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 34160:データサイエンス演習A (T1) § 34161:アルゴリズム論演習(X1) | 2022 | 春セメスター | 月5 | 理工学部 | 青井 久、KOHATSU-HIGA ARTURO | 2 |
キャンパス
BKC
授業施設
プリズム・情報処理演習室Ｐ２６
授業で利用する言語
日本語
授業の概要と方法
本演習ではLassoを中心にスパース推定について学ぶ
受講生の到達目標
スパース推定について学ぶ
事前に履修しておくことが望まれる科目
授業スケジュール
| 授業回数/ 担当教員（複数担当の場合） |
テーマ |
|---|---|
| キーワード・文献・補足事項等 | |
| 1~2 | 凸関数 |
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| 3~6 | Lasso |
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| 7 | 1~6回までの追加演習 |
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| 8, 9 | グループLasso |
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| 10, 11 | Fused Lasso |
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| 12~13 | クラフィカル Lasso |
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| 14 | 8回~13回までの追加演習 |
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| 15 | その他のスパース推定 |
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授業実施形態
【BCPレベル1~2の場合 / In the case of BCP level 1】対面8回，オンライン7回
【BCPレベル3~4の場合 / In the case of BCP level 3-4】オンライン講義
（2022年3月31日更新）
【BCPレベル3~4の場合 / In the case of BCP level 3-4】オンライン講義
（2022年3月31日更新）
授業外学習の指示
関連する数学について、復習すること。
成績評価方法
| 種別 | 割合(%) | 評価基準等 |
|---|---|---|
| 定期試験（筆記） | 0 | |
| レポート試験 （統一締切日を締切とするレポート） |
0 | |
| 上記以外の試験・レポート、平常点評価 （日常的な授業における取組状況の評価） |
100 | 日常的な課題提出を評価する。 |
成績評価方法(備考)
原則として、２/３以上の出席回数が必要である。
受講および研究に関するアドバイス
教科書
教科書(使用頻度、その他補足)
講義中に指示する。
参考書
参考書(使用頻度、その他補足)
講義中に指示する。
参考になるwwwページ
授業内外における学生・教員間のコミュニケーションの方法
学生との直接対話
備考
【科目ナンバリング・カリキュラムマップはこちらから/Click here to see the Curriculum-Map and Course-Numbering】
URL:http://www.ritsumei.ac.jp//students/pathways-future/course/curriculum.html
URL:http://www.ritsumei.ac.jp//students/pathways-future/course/curriculum.html