Description
パターン認識PRにおいて、予習の重要性、シンボルグラウンディング学習、および人間の学習メカニズムを探究します。予習ではベクトル、内積、行列、指数関数、正規分布などの基礎知識が必要で、マハラノビス距離や主成分分析（PCA）などを理解します。授業では線形判別分析（LDA）、二次判別分析（QDA）、サポートベクターマシン（SVM）、決定木、ランダムフォレストの学習を進めます。学習プロセスは、情報のインプット（テキストや非言語パターン）、シンボルグラウンディング（体験とテキストの結びつけ）、情報のアウトプットと確認（言語化と共同創造）に分けられます。これは、予習に4時間、授業に1.5時間を割り当て、マルチモーダル予習を推奨しています。
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