2日目

その1. 今流行っているベイズ統計学とは一体なんなのか

今年こそ、MCMCを勉強して、STANを使えるようになりたいと思っている方も多いと思います。 この1日が、そのきっかけになることは間違いないかと思います。それと同時に「ベイズとはな何か」を、把握しておく必要があります。 清水先生は、専門は心理学ですが、文理を問わず楽しめる内容になると思います。 清水先生のブログ は、資料室のようになっていて、スライドだけでもざっと目を通すだけで、理解がちがってくると思います。 当日は、STANの演習を行いますので、ノートPCをご持参ください。

3/12(火) 大阪大学中之島センター佐治記念ホール

9:40-10:00	オープニング 1. 実行委員長 鈴木讓より、開催趣旨 2. MMDS センター長 狩野裕より、ご挨拶	(司会: 鈴木 讓)
10:00-11:15	1.ベイズ統計の流行を整理する	清水裕士 先生 (司会: 朝倉暢彦)
11:30-12:45	2.ベイズ統計と従来の方法の違い	清水裕士 先生 (司会: 朝倉暢彦)
13:45-15:00	3.統計モデリングとベイズ推定	清水裕士 先生 (司会: 朝倉暢彦)
15:15-16:30	4.Stanを使ってベイズ推定	清水裕士 先生 (司会: 朝倉暢彦)
16:45-18:00	5.ベイズ統計を活用するために	清水裕士 先生 (司会: 朝倉暢彦)

その2. 機械学習の数理: 手を動かしてみる

大阪大学基礎工学部情報科学科数理科学コースの3回生が講義で解いた機械学習の数理の問題100問を解き、 データ分析に必要な数学的ロジックを築きます。受講前に、事前に各単元のビデオ(2月初旬に受講者に提供予定、無料)をいただくことが前提となります。 当日、実際には100問解かず、理論の問題はそれらの解説を行い、 R言語の問題は空欄をうめて実行します。阪大学部3回生が解いた100問 (5%-10%程度改定したものを、2月中旬に受講者に提供予定) 当日は、STANの演習を行いますので、ノートPCをご持参ください。

予習用ビデオのpwは、受講をお申し込みになると(キャンセル待ちでも)ともらえます。
1.線形回帰 (公開) 2.分類 (要pw) 3.リサンプリング (要pw) 4.情報量基準 (要pw)

3/12(火) 大阪大学中之島センター 304教室

10:00-11:15	1.線形回帰	鈴木 讓
11:30-12:45	2.分類 3. クロスバリデーションとブートストラップ	鈴木 讓
13:45-15:00	4. 情報量基準 5. スパース推定	鈴木 讓
15:15-16:30	6. 非線形 7. 決定木	鈴木 讓
16:45-18:00	8. サポートベクトルマシン 9. 教師なし学習	鈴木 讓