前半の理解度を確認しプログラミングを行う。3種類の機械学習「教師あり回帰」「教師あり分類」「教師なし学習」について。Pythonを用いた機械学習の環境準備。スパース学習、ロバスト学習。機械学習ライブラリscikit-learnを使った分類問題。ロジスティック回帰、サポートベクトルマシン、カーネルトリック、決定木学習。k-means法について。データ前処理について。欠測値、特徴量の尺度、L1正則化。最尤推定法、確率を用いた推定理論、推定量の一致性と不偏性。EMアルゴリズム、ベイズ推定、確信度。ランダムフォレスト,バギング、ブートストラップ法、アダブースト。後半の理解度確認のための演習(期末試験)、実習(プログラミング)。Technology。