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。