2021年度 京都大学 工学部情報学科 「統計的モデリング基礎」

担当教員:鹿島 久嗣
前期・水曜4時限 / 総合研究8号館講義室2

【講義の概要】
観測されたデータに基づいて、不確実な現象の特性を捉え、将来の観測値の確率分布を推定し、予測や制御に資する統計的モデル化の基礎を学習する。


【日程と講義資料】(下記は予定;講義の進行等によって内容・順序等が変更する可能性があります)
第1回: 概要(統計的モデリングの考え方・単純分析)
第2回: 2変量間の関係の分析・相関係数
第3回: 回帰モデリング
第4回: 最尤推定
第5回: ロジスティック回帰
第6回: ニューラルネットワーク
第7回: 正則化と事後確率最大化
第8回: モデル選択
第9回: さまざまな確率モデル
第10回: マルコフモデル
第11回: ベイズモデリング
第12回: ベイズモデリング(つづき)
第13回: 因果推論
第14回: 因果推論(つづき)

PandA のページはこちらです。

昨年度の内容はこちらにありますので、講義内容等の見通しについてはこちらを参考にしてください。 ただし、講義の進行等によって内容・順序等が変更する可能性がありますので、あくまで参考に留めてください。