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SUMMARY:[勉強会] 統計学への確率論、その先へ
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/79671
 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n​\n有
 志が集まり、主に機械学習のアルゴリズムや理論など
 を学ぶオンライン勉強会です。\n輪読の形で持ち回り
 で本を読み進めます。過去の本は下部にてご確認いた
 だけます。\n今回は統計学への確率論、その先へを読
 みます。\n※本は各自で事前に用意してください。\n本
 が手元にある前提で行います。\n参加枠について\n\n\n\n
 枠\n説明\n\n\n\n\n発表済み or 予定者枠\n過去に担当され
 た、またはこれから担当を予定してる方の枠です。担
 当を希望する方は勉強会時に主催者にお声掛けくださ
 い。発表形式は自由です。\n\n\n発表者枠\n発表者用の
 枠です。毎回、勉強会終了時に次回の担当者を決めま
 す。\n\n\n聴講枠\n聴講者用の枠です。\n\n\n\n開催日時・
 場所\n​\n開催日:毎週土曜日10:00~12:00  (毎月第三週のみ
 日曜日)\n開催場所: skype (グループのリンクは参加が確
 定するとconnpassにてシェアします。)\n※日程は上記が
 基本ですが、主催者都合により参加者と相談して変更
 させていただく場合があります。\n次回\n第1章~\n過去
 に読んだ本\n\nComputer Vision: Models\, Learning\, and Inference PDF
 \nグラフ・ネットワークアルゴリズムの基礎: 数理とC
 プログラム\n経済・ファイナンスデータの計量時系列
 分析 (統計ライブラリー)\nBAYESIAN LEARNING FOR NEURAL NETWORKS\
 nベイズ統計の理論と方法\nベイズ深層学習\nガウス過
 程と機械学習\n統計的学習理論\n情報論基準\n​\n\nグル
 ープ\n​\nslackグループが存在します。参加される場合
 は初回参加時にお声掛けください。
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