時間とともに変動する現象を記録したデータが時系列である。時系列に基づき、複雑な現象を理解し、予測、制御や意思決定を行うための方法が時系列解析である。この講義では、時系列のモデリングのための前処理や特徴の可視化、統計的モデリングの方法、線形・定常時系列モデル、状態空間モデルおよび非線形・非ガウス型モデルについて、実際の問題への応用含めつつモデリングの方法を中心に解説し、現実の問題に対応して適切なモデリングができるようになることを目標とする。
数理手法Ⅶ
時間とともに変動する現象を記録したデータが時系列である。時系列に基づき、複雑な現象を理解し、予測、制御や意思決定を行うための方法が時系列解析である。この講義では、時系列のモデリングのための前処理や特徴の可視化、統計的モデリングの方法、線形・定常時系列モデル、状態空間モデルおよび非線形・非ガウス型モデルについて、実際の問題への応用含めつつモデリングの方法を中心に解説し、現実の問題に対応して適切なモデリングができるようになることを目標とする。
コードで学ぶAWS入門
各方面でご好評をいただいている本講義資料ですが，この度増補・改訂のうえ書籍として出版することが決定いたしました！ 書籍限定の書き下ろしの３章 (約100ページ分！)を新たに追加して，2021年9月27日に発売予定です． この資料を気に入っていただいた方は，手に取っていただけるとありがたいです． ここで公開している資料は引き続きオンラインで無料で読めますので，ご安心ください🙇
機械学習 | 筑波大学オープンコースウェア｜TSUKUBA OCW | 佐久間 淳
計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する. 佐久間 淳筑波大学 システム情報系教授2003年3月東京工業大学大学院総合理工学研究科博士後期課程修了. 博士(工学). 同年4月日本アイ・ビー・エム株式会社入社, 東京基礎研究所に配属. 2004年7月, 東京工業大学総合理工学研究科助手, 2007年4月同助教, 2009年4月,筑波大学大学院システム情報工学研究科准教授, 2016年4月同教授. 2009年10月から2012年3月,科学技術振興事業団さきがけ研究員兼任, 2012年2月から2014年3月, 国立情報学研究所客員准教授兼任, 2016年9月,理化学研究所革新統合知能研究センターグループリーダー兼任, 現在に至る.
エレベータのブザーは鳴るか―大学生のための統計学入門｜京都大学OCW
平成30年度開講の「臨床統計家育成コース」からの公開講義です。 本コースは、大学院医学研究科社会健康医学系専攻に設置された2年制の専門職学位課程です。データサイエンスや統計学に関心のある方を、医学知識の有無を問わず歓迎します。 授業の特色 データサイエンスが注目される中、高校で数学B「確率分布と統計的な推測」を履修していないことが、大学教育の大きな課題となっています。本講義では京都大学医学研究科教授 田中司朗氏が「統計で容疑を晴らす」、「エレベータのブザーは鳴るか」、「地球の大きさを測る」といったストーリーを基に、平均、分散、標準偏差、回帰直線の計算を中心に、記述統計学の基本を解説します。これは、数学I「データの分析」をカバーしており、数学B「確率分布と統計的な推測」の一部を含みます。
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数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム
深層学習 DS-GA 1008 · 2020年度春学期 · ニューヨーク大学データ・サイエンス・センター
ミクシィGit研修 (21新卒)