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X-WR-CALDESC:ベイズ統計の理論と方法 輪読会@沖縄 第15回
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SUMMARY:ベイズ統計の理論と方法 輪読会@沖縄 第15回
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/69130
 3?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今回は 8/20(月曜日) 14:00
 ~ を予定しています\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各イベントページか
 ら参照可能です。\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\n
 8章初等確率論は各自で読む\n\n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\n大
 塚\n\n\n第8回\n5/15\n2.2.3　キュムラントと母関数\n西銘\n\
 n\n第9回\n5/29\n2.2.3　キュムラントと母関数(後半)2.3　ベ
 イズ統計理論の構造2.4　質問と回答章末問題\n西銘\n\n\
 n第10回\n6/5\n2章 章末問題 [2]\n橋本\n\n\n第11回\n6/12\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西銘\n\n\n第12回\n6/19\n3.2　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西銘
 \n\n\n第13回\n7/3\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西銘\n\n\n第14回\n8/7\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\n西銘\n\n\n第15回\n8/20\n特別回\; 
 色々と振り返り\n\n\n\n第16回\n8/28\n3.2　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西銘\n\n\n第n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n回\n\n3.7　質問と回答章末問題\n\n\n\n第n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n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n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n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n回\n\n4
 .7　質問と回答章末問題\n\n\n\n第n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n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n回\n\n5.3　質問と回答章末問題\n\n\n
 \n第n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n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n回\n\n6.5　質問と回答章末問題\n\
 n\n\n第n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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