BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//https://techplay.jp//JP
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALDESC:ベイズ統計の理論と方法 輪読会@沖縄 第7回
X-WR-CALNAME:ベイズ統計の理論と方法 輪読会@沖縄 第7回
X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:Asia/Tokyo
BEGIN:STANDARD
DTSTART:19700101T000000
TZOFFSETFROM:+0900
TZOFFSETTO:+0900
TZNAME:JST
END:STANDARD
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
UID:659218@techplay.jp
SUMMARY:ベイズ統計の理論と方法 輪読会@沖縄 第7回
DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180220T083000
DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180220T100000
DTSTAMP:20260517T155905Z
CREATED:20180213T101458Z
DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/65921
 8?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。\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第7回は、前々回まで使用していた建物
 の会議室に戻って輪読会を行いますので注意してくだ
 さい\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\n2/6\n2.　基礎概念2.1　真の分布と
 確率モデルの関係\n西銘\n\n\n第6回\n2/13\n2.　基礎概念2.1
 　真の分布と確率モデルの関係 (p37 補題4以降)\n西銘\n\
 n\n第7回\n2/20\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大塚\n\n\n第
 8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9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10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11
 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12回\n\n3.7　質問
 と回答章末問題\n\n\n\n第13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1
 4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15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16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17回\n\n4.7　質問と回答
 章末問題\n\n\n\n第18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19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20回\n\n5.3　質問と回答章末問題\n\n\n\n第21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22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23回\n\n6.5　質問と回答章末問題\n\n\n\n第24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)
URL:https://techplay.jp/event/659218?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
END:VEVENT
END:VCALENDAR