EECSとの同時開講．先着順登録で，履修人数が限られていた．が，特に計算機室のリソースを必要とするような作業は無く，謎．

内容：
パターン認識の手法を数学的に学ぶ．k-means，部分空間法，相互部分空間法，SVMとか．
前半で数学的な説明をして，後半はそれをmatlabで実装する．

課題：
授業中に説明した内容をmatlabで実装（実質は教員の実装を写す）し，出席として提出する．
中間試験は無い．期末試験は対面筆記．提出する課題はmatlabの実装・実行結果なので，数学の理論的な話が疎かになりがちだが，期末試験はゴリゴリに理論的な話なので気を付けよう．具体的には，データが与えられて，定義に沿ってモデルを数学的に求め，分類を行うまでを誘導付きで記述する．

感想：
内容的には，機械学習手法について数学的な側面から理解でき，結構解像度が上がって嬉しかった．個人的には授業スライドがわかりやすいとは思わなかったので，（特に期末試験の勉強時には）参考書を携えておくといいかも．
期末試験が普段の授業と雰囲気違うのは注意．自分は線形代数が苦手だったので期末試験は15tくらいの重さだった．全体的にはかなりおすすめ．☆4.5/5．