数理統計：明日の準備。不偏推定量など。

Bayes 研究会に向けて、数値実験をしました。 deformation of loss と incorporating prior knowledge がある場合には等価という話を boosting に応用します。その結果、計算時間が短縮します。なぜなら virtual samples を追加する必要がないからです。 普…

担当の項目(集団学習)を執筆して送付しました。

数理統計学の講義の準備。昨年度からの資料を使います。不偏推定量など。

Greedy algorithm. Scheduling prob. に対する greedy alg. と その optimality。 終わる時間が出来るだけ早いものを、どんどん取り込んでいきます。optimality の証明： f(i_r)帰納法、最小性には背理法を用いる。

統計学：多次元確率変数、独立性、正規分布。

明日の統計学(１年生)の講義を準備しています。解説はプロジェクタを使い、その後黒板で問題演習をします。多変数の確率変数、独立性、正規分布について説明する予定。

Mゼミ：Rの使い方。 Bゼミ：ICA, FIR, IIR。定常非定常、エルゴード、非正規。分かりやすい説明でした。

事典の項目を１つ担当しています。集団学習を4ページで解説します。内容は、bagging, boosting, stacking, ECOC です。どうにか書き終えたので、締切に間に合いそうです。 mixture of experts と stacking の関連などは軽く触れていますが、ECOCとboostingの…

R本は無事に出版されました。 事典の執筆期限が迫ってきています。Ensemble learning はあまり知らないので、勉強しています。

確率論の復習をしました。条件付き確率、正規分布など。 IBISで聞いた、隣の家に女の子がいる確率の話を早速講義で話してみました。結果は、確率を 1/2、1/3 と回答した学生がぞれぞれ半々くらいでした。

主に企画セッションについて、すこしづつ書いていきます。 金融リスクと統計的学習 コピュラの定義はいままで何度か見たことがありますが、最も分かりやすい説明をしてもらえたと思います。 極値統計について自分の研究(条件数ネタ)に若干関係することもあり…

少し休んで心機一転し、全く違った方向の研究(positive-definite 関連)に打ち込む予定です。 たけさん@横浜との共同研究も進めたいと思います。 multibag もいろいろ考えたい。 12月の bayes関連研究集会に向けたネタも完成させないといけません。

特異モデル推定について、Dr.ジャージ 改め Dr.スーツさんに講義して頂きました。 極めて刺激的な talk でした。Linear reg. with 直交基底 の 変数選択と汎化誤差、モデル選択と順序統計量など。 Lasso, Danzig selector との関連も気になります。

明日から出張です。最近の話題について勉強したり、いろいろな人と議論できればいいと思います。

投稿しました。すでに integrability はメインではありません。loss の deformation という視点です。 先週の奈良meeting での成果も入れました。ありがとうございます。

グラントに申請するための書類を書きました。

数理統計学：台風の影響で休講になりました。

投稿しました。

研究 meeting with たけさん at 奈良 多値判別のための損失関数について話を聞いてもらいました。 model of mislabeling について、いろいろコメントを頂きました。 の意味付けを考えました。たけさんが言っていたとおり、ある種の直交性が効いています。

研究 meeting with たけさん at 横浜。 primal SVM を online learning で学習するアルゴリズム(ペガサス)について紹介しました。 かなり当たり前なアルゴリズムと思いますが、online learning の tight な bound を援用した誤差評価が勉強になります。 たけ…