講義

九州大学集中講義「深層学習および機械学習の数理」

2020年9月2日～4日

講義資料

統計数学セミナー

発表スライド

レポート課題：pdf

広島市立大学集中講義「カーネル法と深層学習の数理」

2020年8月28日～29日

講義資料

レポート課題：pdf (9/7締め切り, 問題が解けない場合は感想だけでも可)

確率数理工学

学部，金曜2限，夏

講義資料（板書ノート）

ノート１：測度空間，確率空間. (色反転版)
ノート２：確率変数，分布関数 (色反転版)，補足資料：確率測度の構成と一意性. (4/19修正), (補足資料: 5/1修正)
ノート３：多変量確率変数，独立性. (色反転版)（5/1修正）
ノート４：確率変数の期待値とモーメント. (色反転版) (5/1修正)
ノート５：モーメント母関数・特性関数・キュムラント母関数. (色反転版)
ノート６：特性関数の性質と様々な分布（色反転版）. 補足資料：キュムラントの応用：独立成分分析.
ノート７：変数変換の公式と確率不等式（色反転版）.
ノート８：確率不等式と確率変数の収束（色反転版）. 演習問題 (6/19追加)
ノート９：大数の法則と中心極限定理（色反転版）. 演習問題 (7/3追加). 補足資料（大数の強法則とLevyの連続性定理）．
ノート１０：確率過程とマルコフ連鎖（色反転版）. 演習問題 (7/9追加).
ノート１１：マルコフ連鎖の性質と分解（色反転版）.
ノート１２：正再帰性と定常分布・極限分布（色反転版）. (7/10修正) 補足資料（各種証明の補足，極限分布の存在定理，大数の法則）

演習問題解答例：演習1解答例. 演習2解答例. 演習3解答例. 演習4解答例. 演習5解答例. 演習6解答例. 演習7解答例. 演習8解答例. 演習9解答例.