集中講義のプランを立てました．

期末試験を実施しました．お疲れさまでした．

アンケートを採りました。指定した教科書が難しいようです。 平均値の定理。ロピタルの定理のさわり。

準備。平均値の定理など。その他中間試験の資料作成。

微積分：中間値の定理の後、微分の章に入りました。

SVMの資料を準備

資料の準備：再生核ヒルベルト空間。いろいろなアプローチがあります。機械学習の考え方から必然的に現れるように提示したい。

今期は大学院の講義のみです。機械学習の基礎コースです。今年の講義では、さまざまなバウンドには言及しません。RKHS を中心的内容とします。Multiple kernel や group lasso まで進みそうにありません。

そろそろ来期の大学院講義の計画を立てる必要があります。 Linear model から RKHS に展開する予定です。

数理統計：Fisher information, Cramer-Rao's ineq.

準備：１年生の統計学。不偏推定量。図を多く入れています。

数理統計：明日の準備。不偏推定量など。

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。

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。

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。

数理統計学：台風の影響で休講になりました。

明日から数理統計の講義です。初回は確率論の復習をします。今期、初回は問題演習を中心に据えて、反応を見たいと思います。

線形代数の試験。問題が易しすぎたのか、皆30分くらいで退出。

線形代数の試験問題の準備など。

ベイジアンネットワーク：max-propagation について解説しました。今日で担当分は終わりです。 サポートベクトルマシン：学生さん達に R でプログラミングをしてもらいます。ksvm にデータを代入して、予測精度を計算するという課題。なんとか、やりとげてく…

ベイジアンネットワークの講義の準備：レポート課題を用意しました。

準備：ベイジアンネットワーク。propagation のための flow の scheduling を Junction tree から構成する code を R で書いてみました。講義では使いませんが、いろいろ手を動かしています。 schedule_flow は再帰呼出しで出来ます。

ベイジアンネットワークに関する講義でいろいろ質問が出ました。 Graph から clieque を取り出す方法：講義では詳しい説明はしませんが、補足する予定です。 (意図的にですが)説明を端折った部分について、きちんと質問が出たのは嬉しいです。

準備：ベイジアンネットワーク。ジャンクション・ツリーの説明も省くことにしました。モラル化などを経てクリークをまとめる過程がないと、ジャンクション・ツリーを作る必然性が分かりにくいとの考えからです。 もとのネットワーク(tree)上で、edge から ed…

確率伝搬法についてまとめました。学部２年生向け５回の講義なので、確率の言葉もグラフの言葉も最小限に留めています。 最初の例題としてメンデルの法則を提示するつもりですが、これだとモラル化などが必要になり、厳密な部分は講義では扱いきれません。 …

ベイジアンネットワーク準備。 sum-margin, max-margin, find-max-configulation についてまとめました。

ベイジアンネット講義の準備。学部２年生向けに５回です。最小限の予備知識で理解できるように準備をしています。 Loop は無し。2値確率変数で、確率関数が木構造に関して分解する場合をあつかいます。同時分布の条件付き分布への分解を非巡回有向グラフで書…

来期のオムニバス形式の講義の準備。５回程度を担当します。当初 ICA を紹介しようと思っていましたが、やめて、belief propagation の紹介をします。ICA は少しずついろいろな知識が必要で、5回では話しきれないと判断しました。 木構造のグラフのみを扱っ…

微積・線形代数：試験をしました。