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ベイズ統計勉強会

2017-04-22(土)14:00 - 17:00

LabCafe

東京都文京区本郷4-1-3 明和本郷ビル7F

西野卓也 Yuki Hasegawa Masanori  Okawa Ryoichi Naito + 4人の参加者
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3,000円 会場払い

【ベイズ統計勉強会】

【内容】

MCMCエンジンのStanを用いてベイズ統計モデリングを行います。前回,前々回のベイズ統計勉強会を改良したものです。

講義内容は以下です。

ベイズ統計の基礎、MCMCエンジンStanの使い方紹介、Stanの結果解釈の方法、重回帰、二項ロジスティック回帰、ポアソン回帰、階層モデル。

最近DeepLearingが流行っていますが、中身がブラックボックスであることが大きな問題であり、データ生成モデルもしっかり考える階層ベイズモデルや状態空間モデルが注目を集めています。ベイズ推定の独特の概念を理解する良い機会になると思います。

【日時】
2017年4月22日14時から17時

【タイムライン】

13:45 開場

14:00-14:05 各自自己紹介

14:05-14:30 Stanの環境設定、Stan概要、Stanの使い方概要
14:30-15:00 ベイズ統計、各種確率分布、単回帰、
15:00-15:10 休憩

15:10-16:10 単回帰(続き)、重回帰
16:10-16:20 休憩
16:20-16:50 ロジスティック回帰、ポアソン回帰、階層ベイズモデル、状態空間モデル

16:50-17:00 質疑応答
17:00- 解散

【お申し込み方法】
Doorkeeperにてよろしくお願いします。

【使用言語】
1割R言語
9割Stan言語

【参加費】
学生・ポスドク 無料(受付にて学生証または身分証をご提示ください)
社会人 3000円(受付にてお支払いください。お釣りのないようにお願いします。二度目の受講は無料です(以前参加費をお支払いいただいた方のみ)。受付にて受講日とお名前をお申し付けください)

【会場】
LabCafe
http://lab-cafe.net/page/access
東京都文京区本郷4-1-3 明和本郷ビル7F

【持ち物】
StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R)
後半はこれに沿って進める予定です。なくても問題ありませんが、あるとあとで学習がはかどると思います。

【環境設定】
Windowsに関しては基本的に会場で説明するので、事前に環境設定しなくても構いません。
ご自分でセットアップを事前にしてきたい方は、
Windowsなら(R、RStudio、Rtools(インストール時にSelect Additional Taskでsystem passにチェックを入れる)、RStudioを開いて、install.packages("rstan",dependencies=T)を実行)、
https://github.com/stan-dev/rstan/wiki/Installing-RStan-on-Windows
MacまたはLinuxなら
https://github.com/stan-dev/rstan/wiki/Installing-RStan-on-Mac-or-Linux
を見て環境設定してきてください。
MacとLinuxに関しては、本講義ではセットアップ方法の紹介は行わないのでご自分であらかじめお願いします。

【講師紹介】

鈴木瑞人(東京大学大学院新領域創成科学研究科 メディカル情報生命専攻 博士課程1年)

2014年3月東京大学理学部生物学科卒業

2016年3月東京大学大学院新領域創成科学研究科 メディカル情報生命専攻 修士課程卒業

【主催】

東京大学機械学習勉強会

コミュニティについて
実践的機械学習勉強会

実践的機械学習勉強会

データサイエンス・機械学習を実際に自分の手で使えるようにする会です。 コミュニティの目的は、統計・データサイエンス・機械学習を東大・慶応・早稲田などの学生や研究者に広く普及させることで、研究レベルの底上げを図ることと、一般の社会人に統計・データサイエンス・機械学習を普及させることで、日本のビジネスのレベルを高めることです。 学生・ポスドクは基本的に無料で参加できるのでぜひご参加ください。 東...続きを読む

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