電気通信大学大学院

川野秀一先生の「統計的機械学習特論」の評価一覧

【電気通信大学大学院】川野秀一先生が担当する「統計的機械学習特論」には、4件の授業評価が寄せられています。授業の充実度は星4.5点、楽単度は星4.0点です。会員登録・ログインをして、在学生による評価とシラバスの内容をもとに、授業の選択・履修登録の参考にしましょう。

アクア さんの授業評価

学部 学科 情報理工学研究科 情報・ネットワーク工学専攻
担当の先生名 川野秀一先生
授業種別 専門科目
出席 ほぼ毎回とる
教科書 教科書なし・不要
授業の雰囲気 -
テスト 前期/中間: レポートのみ
後期/期末: 授業無し
持ち込み: テストなし
テストの方式や難易度 -
コメント

授業の内容や学べたこと

線形回帰やsvmなどの学習モデルについて数式を用いた解説を行う
授業を
受けた時期
-
評価
充実
4
楽単
3

(2019/04/09) [3212265]

ほげふが さんの授業評価

学部 学科 情報理工学研究科 情報・ネットワーク工学専攻
担当の先生名 川野秀一先生
授業種別 専門科目
出席 ほぼ毎回とる
教科書 教科書なし・不要
授業の雰囲気 -
テスト 前期/中間: レポートのみ
後期/期末: レポートのみ
持ち込み: テストなし
テストの方式や難易度 -
コメント

授業の内容や学べたこと

機械学習の基礎的な知識を学ぶことができる.
授業を
受けた時期
-
評価
充実
4
楽単
5

(2019/04/09) [3210829]

ぐりんち さんの授業評価

学部 学科 情報理工学研究科 情報・ネットワーク工学専攻
担当の先生名 川野秀一先生
授業種別 専門科目
出席 ほぼ毎回とる
教科書 教科書なし・不要
授業の雰囲気 -
テスト 前期/中間: 授業無し
後期/期末: レポートのみ
持ち込み: テストなし
テストの方式や難易度 -
コメント

授業の内容や学べたこと

回帰モデルやクラスタリング手法について学べる.毎回資料を配って丁寧に分かりやすく説明してくれる.たまにレポート課題が出るがそこまで難しくない(大体30分くらいで終わった).
授業を
受けた時期
-
評価
充実
5
楽単
4

(2018/04/23) [2866162]

echo さんの授業評価

学部 学科 情報理工学研究科 情報・ネットワーク工学専攻
担当の先生名 川野秀一先生
授業種別 専門科目
出席 ほぼ毎回とる
教科書 教科書なし・不要
授業の雰囲気 -
テスト 前期/中間: レポートのみ
後期/期末: レポートのみ
持ち込み: テストなし
テストの方式や難易度 -
コメント

授業の内容や学べたこと

機械学習の基礎知識など。川野先生の説明は非常に分かりやすいです。
授業を
受けた時期
-
評価
充実
5
楽単
5

(2018/03/22) [2775359]

川野秀一先生の「統計的機械学習特論」の授業

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