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• 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いたとき、head to head がない場合です。
  • この場合にはモラル化をする必要がなく、さらに running intersection property も説明しなくていいです。Junction tree の作り方も自明です。
  • Message passing で marginal representation が平衡状態に達することは、例で示そうと思います。
  • 時間があれば max-plus による事後分布最大化も解説したい。
• 線形代数講義の準備もしました。行列式について
  • 2次行列式と面積 → その性質(線形性、交代性) → n次への一般化、という順番にしました。
  • 1年生向け線形代数の講義は初めてで、いろいろ試行錯誤があります。