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SUMMARY:ベイズ統計の理論と方法 輪読会@沖縄 第16回
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/69234
 4?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\n8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
 要項関数空間上の中心極限定理\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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