2024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】
第1回： 概要（統計的モデリングの考え方・単純分析）
第2回： 回帰モデリング
第3回： 重回帰・最尤推定
第4回： 最尤推定(続き)
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： モデルの評価と選択
中間テストの回： 6月5日の講義内で実施
第8回： 正則化と事後確率最大化
第9回： マルコフモデル
第10回： ベイズモデリング
第11回： 因果推論
第12回： 因果推論（つづき）と生存期間のモデル
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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、内容・順序等は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。