開講場所：
提供：大阪大学
講師：鈴木譲
開講日時：2020年4月1日 ~
受講対象者：院生(修士/博士前期)・院生(博士/博士後期)
評価方法：課題提出のみ。70点以上で100とします。最低でも30点以上ないと不合格になります。
受講生へのコメント：e-learningの形式になるので、ビデオをみて学習し、疑問点があれば質問し、課題を提出する。難しい課題は、丁寧すぎるくらいのヒントがついているので、すべて提出できるものと思われる。
R言語の処理が読めることが前提となる。もし、R言語を勉強した経験がない場合、こちらでビデオを提供するので、それを見て習得するように心がける

機械学習の基礎を、数学的な側面、プログラミング的な側面の両側から習得する。
1. 線形回帰(1)
2. 線形回帰(2)
3. 線形回帰(3)
4. ロジスティック回帰
5. 線形判別と2時判別
6. クロバリデーションとブートストラップ
7. 情報量基準(1)
8. 情報量基準(2)
9. スパース推定
10. 非線形
11. 決定木
12. サポートベクトルマシン(1)
13. サポートベクトルマシン(2)
14. クラスタリング
15. 主成分分析