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年度	2024年度	開講部局	大学院共通教育（博士課程後期・博士課程）
講義コード	8E550201	科目区分	大学院共通科目
授業科目名	Pattern Recognition and Machine Learning
授業科目名 （フリガナ）	パターンニンシキトキカイガクシュウ
英文授業科目名	Pattern Recognition and Machine Learning
担当教員名	NUNES TENDEIRO JORGE
担当教員名 (フリガナ)	ナヌッシュ　テンデイル　ジョージ
開講キャンパス	東広島	開設期	1年次生   後期   ４ターム
曜日・時限・講義室	(4T) 火9-10,木9-10：総K110
授業の方法	講義	授業の方法 【詳細情報】
単位	2.0	週時間		使用言語	E : 英語
学習の段階	5 : 大学院基礎的レベル
学問分野（分野）	25 : 理工学
学問分野（分科）	02 : 情報科学
対象学生
授業のキーワード	See English version.
教職専門科目		教科専門科目
プログラムの中での この授業科目の位置づけ （学部生対象科目のみ）	See English version. This course is one of the elective subjects in the category of "Career Development and Data Literacy Courses" for Common Graduate Courses. This category of courses aims to provide opportunities for students to learn about the development of the current social systems, to gain knowledge needed for the future, to concretely tackle the challenges facing modern society, and to acquire the ability to utilize knowledge and skills.
到達度評価 の評価項目 （学部生対象科目のみ）
授業の目標・概要等	See English version.
授業計画	Introduction. Review of R basics. Statistical learning Simple Linear regression Multiple Linear regression Logistic regression Linear discriminant analysis Resampling methods Linear Model Selection and Regularization Basis functions, splines Generalized additive models Tree-based methods Support vector machines 1 Support vector machines 2 Unsupervised learning 1 - Principal Component Analysis Unsupervised learning 2 - Clustering methods
教科書・参考書等	James, G., Witten, D., Hastie, T., and Tibshinari, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning, with Applications in R. Springer. ISBN 978-1-4614-7137-0
授業で使用する メディア・機器等
	【詳細情報】
授業で取り入れる 学習手法
予習・復習への アドバイス	See English version.
履修上の注意 受講条件等	See English version.
成績評価の基準等	See English version.
実務経験
実務経験の概要と それに基づく授業内容
メッセージ
その他
すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。 回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。