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SUMMARY:ベイズ統計の理論と方法 輪読会@沖縄 第5回
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/65719
 6?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) (全23回になりま
 した)\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(敬称略)\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\n1/23\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橋本章末Q1:金城章末Q2:西銘
 章末Q3:大塚\n\n\n第4回\n2/1\n章末問題[3]2.　基礎概念2.1　
 真の分布と確率モデルの関係 (p32まで)\n大塚チャブ\n\n\
 n第5回\n\n2.　基礎概念2.1　真の分布と確率モデルの関
 係\n西銘(前回の続き)\n\n\n第6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7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8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9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10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11
 回\n\n3.7　質問と回答章末問題\n\n\n\n第12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13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14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15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16回\n\n4.7
 　質問と回答章末問題\n\n\n\n第17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
 18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19回\n\n5.3　質問と回答章末問題\n\n\n\n
 第20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21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22回\n\n6.5　質問と回答章末問題\n
 \n\n\n第23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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