講 義：
応用数理特別講義 IV
日 程：
平成２７年 １月１３，１４日／１月１９，２０，２１日（計５日）
時 間：
午後２時５０分～４時５０分
場 所：
東京大学駒場キャンパス 数理科学研究科棟 １２３講義室
講 師：
鈴木大慈（東京工業大学大学院情報理工学研究科数理・計算科学専攻）
講義題目：
機械学習と統計的学習理論
授業の目標・概要：
機械学習の諸手法を紹介するとともに，その統計的性質について解説する．具体的な手法
としては高次元スパース推定手法，カーネル法を取りあげる．学習理論の主な興味は，汎
化誤差（予測誤差）とよばれる学習機が未知のデータを予測する際の誤差を評価すること
にある．汎化誤差を評価するにあたって，経験過程の理論や測度集中不等式が中心的な役
割を果たす．本講義では，それらの導出や使い方を解説し各種手法の収束レートの導出な
どに応用する．また，関連する話題についても適宜触れる．
キーワード：
機械学習，高次元スパース推定，圧縮センシング，L1 正則化，カーネル法，教師有り学習，
再生核ヒルベルト空間，経験過程，最大値不等式，測度集中不等式，VC 次元，Dudley 積
分，局所 Rademacher 複雑さ
成績評価方法：
レポート

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