統計的機械学習特論

担当教員

宇都 雅輝（前半7回）

西山 悠（後半8回）

講義内容（宇都担当分）

• 第1回：単回帰モデル（最小２乗法、最尤法、決定係数）

• 第2回：重回帰モデル（最小二乗法、最尤法）

• 第3回：仮設検定、変数選択、正則化法

• 第4回：ベイズ統計（事前分布，事後分布）

• 第5回：ベイズ統計（最大事後確率推定，EAP推定）

• 第6回：マルコフ連鎖モンテカルロ法（マルコフ連鎖，詳細釣り合い条件）

• 第7回：マルコフ連鎖モンテカルロ法（メトロポリス・ヘイスティングス法，ギブスサンプリング法）

※ 資料などはGoogle Classroomをご確認ください．