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SUMMARY:ベイズ統計の理論と方法 輪読会@沖縄 第2回
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/65331
 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nベイズ統計
 の理論と方法 輪読会について\n毎週火曜日、朝8:30~10:00
 の90分を予定しています。(全22回予定)\n1章から読み進
 めていきますが、8章は各自必要に応じて読むという形
 にしています。\n会場にwifi環境は用意できないですが
 、参考書、ノート、筆記用具などが有れば問題ないと
 思われます。\n(勉強会の日程や開始時間は参加希望者
 の要望に応じて変更可能ですので、要望があれば西銘
 まで連絡お願い致します)\n参考書\nベイズ統計の理論
 と方法 渡辺澄夫 著\n過去の輪読会の資料は担当表にあ
 る過去のイベントページにUPしています。\n参加のため
 のルール\n\n毎回1人の担当者を決め、発表を行う\n黒板
 ベースで書き進めるスタイル\nスライド発表禁止\n補助
 的にレジュメなどを使用する事は可能だが、その資料
 をスクリーンに投影しての発表はNG\n\n\n参加者は該当
 パートを必ず読んだ上で 輪読会に参加する\n本を持参
 しての参加が望ましい\n\n\n章末問題、各章の質問と解
 答は、担当者を決めて全員で行う\n輪読会の最後に、
 次回の発表者を決める\n8章初等確率論は各自で読む\n\n
 全22回 担当表\n輪読会は、参考書に沿って\, 以下のよ
 うに進める\n注意: 読み進めるために時間が必要な箇所
 は分割するかもしれません\n\n\n\n\n日程\n予定内容\n担
 当者\n\n\n\n\n第1回\n1/9\n1. はじめに1.1 ベイズ推測の定義
 1.2 考察される量1.2.1　分配関数と自由エネルギー\n西
 銘\n\n\n第2回\n1/16\n1.2.2　推測と汎化 1.2.3　計算できる
 例1.3　さまざまな推測方法1.4　事後分布の例\n西銘大
 塚\n\n\n第3回\n\n1.5　確率モデルの例1.5.1　確率モデルが
 わかっている場合1.5.2　確率モデルが仮のものである
 場合1.6　本書の概略1.7　一般的注意1.7.1　本書の厳密
 性について1.7.2　表記法1.8　質問と回答章末問題\n\n\n\n
 第4回\n\n2.　基礎概念2.1　真の分布と確率モデルの関係
 \n\n\n\n第5回\n\n2.2　理論の基礎2.2.1　基礎概念2.2.2　正
 規化された変量2.2.3　キュムラントと母関数\n\n\n\n第6
 回\n\n2.3　ベイズ統計理論の構造2.4　質問と回答章末問
 題\n\n\n\n第7回\n\n3.　正則理論3.1　基礎数学の公式3.1.1
 　転置行列，トレース，行列式3.1.2　対称行列，固有
 値，正定値行列3.1.3　積分公式3.1.4　平均値の定理3.2　
 分配関数の挙動3.2.1　準備3.2.2　分配関数の非主要項3.2
 .3　分配関数の主要項\n\n\n\n第8回\n\n3.3　スケーリング3
 .4　汎化損失と経験損失3.5　事後確率最大化法3.5.1　推
 定量の漸近分布3.5.2　汎化誤差と経験誤差\n\n\n\n第9回\n
 \n3.6　サンプルから計算する方法3.6.1　自由エネルギー
 3.6.2　汎化損失と経験損失\n\n\n\n第10回\n\n3.7　質問と回
 答章末問題\n\n\n\n第11回\n\n4.　一般理論4.1　多様体4.2　
 標準形4.2.1　特異点解消定理4.2.2　標準形\n\n\n\n第12回\n
 \n4.3　状態密度の挙動4.3.1　超関数4.3.2　状態密度関数\
 n\n\n\n第13回\n\n4.4　統計的推測の一般理論4.4.1　分配関
 数4.4.2　繰り込まれた事後分布\n\n\n\n第14回\n\n4.5　相転
 移4.6　事後確率最大化法4.6.1　平均プラグイン法4.6.2　
 事後確率最大化法\n\n\n\n第15回\n\n4.7　質問と回答章末
 問題\n\n\n\n第16回\n\n5.　事後分布の実現5.1　マルコフ連
 鎖モンテカルロ法5.1.1　メトロポリス法5.1.2　ギブス・
 サンプリング5.1.3　ランジュバン方程式を用いる方法5.
 1.4　自由エネルギーの近似\n\n\n\n第17回\n\n5.2　平均場
 近似5.2.1　平均場近似とは5.2.2　変分ベイズ法\n\n\n\n第1
 8回\n\n5.3　質問と回答章末問題\n\n\n\n第19回\n\n6.　ベイ
 ズ統計学の諸問題6.1　回帰問題6.2　モデルの評価6.2.1
 　評価の規準6.2.2　バイアスとバリアンス6.2.3　偏差情
 報量規準\n\n\n\n第20回\n\n6.3　クロスバリデーション6.4
 　統計的検定6.4.1　べイズ検定6.4.2　ベイズ検定の例\n\
 n\n\n第21回\n\n6.5　質問と回答章末問題\n\n\n\n第22回\n\n7.
 　ベイズ統計の基礎7.1　確率モデルと事前分布がわか
 っているとき7.2　確率モデルあるいは事前分布がわか
 っていないとき7.3　確率モデルと事前分布7.3.1　指数
 型分布について7.3.2　線形回帰モデル7.3.3　構造をもつ
 確率モデル7.3.4　ハイパーパラメータの最適化7.4　質
 問と回答章末問題\n\n\n\n各自で読む\n\n8.　初等確率論
 の基礎8.1　確率分布と確率変数8.2　平均と分散8.3　同
 時分布と条件付き確率8.4　カルバック・ライブラ情報
 量8.5　極限定理8.5.1　確率変数の収束8.5.2　大数の法則
 と中心極限定理8.5.3　経験過程\n\n\n\n
LOCATION:琉球大学  産学官連携棟 201号室 沖縄県中頭郡西
 原町千原１ (琉球大学産学官連携推進機構)
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