『わかりやすいパターン認 識』 第 5 章 特徴の評価とベイズ誤り確率 5.4 ベイズ誤り確率と最近傍決定則 発表日： 5 月 23 日（金） 発表者：時田 陽一.

土木計画学 第３回：１０月１９日 調査データの統計処理と分析２ 担当：榊原 弘之. 標本調査において，母集団の平均や分散などを直接知ることは できない． 母集団の平均値（母平均） 母集団の分散（母分散） 母集団中のある値の比率（母比率） p Sample 標本平均 標本分散（不偏分散） 標本中の比率.
放射線の計算や測定における統計誤 差 「平均の誤差」とその応用（ 1H) 2 項分布、ポアソン分布、ガウス分布 （ 1H ） 最小二乗法（ 1H ）
●母集団と標本 母集団 標本 母数 母平均、母分散 無作為抽出 標本データの分析（記述統計学） 母集団における状態の推測（推測統計学）
ソーラス符号の パーシャルアニーリング 三好 誠司 上江洌 達也 岡田 真人 神戸高専 奈良女子大 東大，理研
Fortran と有限差分法の 入門の入門の…
ニューラルネットのモデル選択 村田研究室　４年 　1G06Q117-5　園田　翔.
理化学研究所 脳科学総合研究センター 脳数理研究チーム 岡田真人
スペクトル法による数値計算の原理 -一次元線形・非線形移流問題の場合-
統計解析 第9回 第9章 正規分布、第11章 理論分布.
多数の疑似システムを用いた システム同定の統計力学 三好 誠司 岡田 真人 神 戸 高 専 東 大， 理 研
重力3体問題の数値積分Integration of 3-body encounter.
「データ学習アルゴリズム」 第３章 複雑な学習モデル 3.1 関数近似モデル ….. … ３層パーセプトロン
放射線の計算や測定における統計誤差 「平均の誤差」とその応用（1H) 2項分布、ポアソン分布、ガウス分布（1H） 最小二乗法（1H）
シミュレーション論Ⅰ 第４回 基礎的なシミュレーション手法.
シミュレーション物理7 乱数.
「データ学習アルゴリズム」 第2章 学習と統計的推測 報告者 佐々木 稔 2003年5月21日 2.1 データと学習
４．２ 連立非線形方程式 （１）繰返し法による方法
流体のラグランジアンカオスとカオス混合 １．ラグランジアンカオス 定常流や時間周期流のような層流の下での流体の微小部分のカオス的運動
(ラプラス変換の復習) 教科書には相当する章はない
３次元剛体運動の理論と シミュレーション技法
ー 第1日目 ー 確率過程について 抵抗の熱雑音の測定実験
プロセスデータ解析学２ -単回帰分析- 担当：長谷部伸治 　　　　金　尚弘.
システムモデルと伝達関数 1. インパルス応答と伝達関数 キーワード ： 伝達関数、インパルス応答、 ステップ応答、ランプ応答
パターン認識とニューラルネットワーク 栗田多喜夫 2018/11/8 早稲田大学大学院理工学研究科講義.
Bottom-UpとTop-Down アプローチの統合による 単眼画像からの人体3次元姿勢推定
背　景 多数の「スピン」とそれらの「相互作用」という二種類の変数を有する系の解析においては，相互作用の方は固定されておりスピンだけが 変化するモデルを考える場合が多い．　　　（例：連想記憶モデル） 「スピン」よりもゆっくりと「相互作用」も変化するモデル（パーシャルアニーリング）の性質は興味深い．
モデルの適用範囲 モデルの適用領域 Applicability Domain (AD)
領域ベースの隠れ変数を用いた画像領域分割
タップ長が一般化された 適応フィルタの統計力学
人工知能特論 ９．パーセプトロン 北陸先端科学技術大学院大学　鶴岡 慶雅.
P3-12 教師が真の教師のまわりをまわる場合のオンライン学習 三好 誠司(P)（神戸高専） 岡田 真人（東大，理研，さきがけ）
あらまし アンサンブル学習の大きな特徴として，多数決などで生徒を組み合わせることにより，単一の生徒では表現できない入出力関係を実現できることがあげられる．その意味で，教師が生徒のモデル空間内にない場合のアンサンブル学習の解析は非常に興味深い．そこで本研究では，教師がコミティマシンであり生徒が単純パーセプトロンである場合のアンサンブル学習を統計力学的なオンライン学習の枠組みで議論する．メトロポリス法により汎化誤差を計算した結果，ヘブ学習ではすべての生徒は教師中間層の中央に漸近すること，パーセプトロン学習では
教師がコミティマシンの場合の アンサンブル学習
情報理工学系研究科 数理情報学専攻 数理第四研究室 博士三年 指導教員： 駒木 文保 准教授 鈴木 大慈 2008年8月14日
第14章　モデルの結合 修士２年 山川佳洋.
第3章 統計的推定 （その1） 統計学　2006年度.
6. ラプラス変換.
ルンゲクッタ法 となる微分方程式の解を数値的に解く方法.
予測に用いる数学 2004/05/07 ide.
計測工学 -誤差、演習問題 計測工学(第6回) 2009年5月26日　Ⅱ限目.
数理統計学 西　山.
決定木 Decision Tree DT 明治大学 理工学部 応用化学科 データ化学工学研究室 金子 弘昌.
市場調査の手順 問題の設定 調査方法の決定 データ収集方法の決定 データ収集の実行 データ分析と解釈 報告書の作成 標本デザイン、データ収集
（昨年度のオープンコースウェア） 10/17 組み合わせと確率 10/24 確率変数と確率分布 10/31 代表的な確率分布
Number of random matrices
ex-8. 平均と標準偏差 （Excel 実習シリーズ）
データの型 量的データ 質的データ 数字で表現されるデータ 身長、年収、得点 カテゴリで表現されるデータ 性別、職種、学歴
「データ学習アルゴリズム」 第3章 複雑な学習モデル 報告者 佐々木 稔 2003年6月25日 3.1 関数近似モデル
Bottom-UpとTop-Down アプローチの組み合わせによる 単眼画像からの人体3次元姿勢推定
第3章　線形回帰モデル 修士1年 山田　孝太郎.
ベイズ最適化 Bayesian Optimization BO
教師がコミティマシンの場合の アンサンブル学習
クロス表とχ2検定.
第9章 学習アルゴリズムとベイズ決定側 〔3〕最小2乗法とベイズ決定側 発表：2003年7月4日 時田 陽一
教師が真の教師のまわりを まわる場合のオンライン学習
JNNS-DEX-SMI-玉川 公開講座 「交換モンテカルロ法とその応用」
ポッツスピン型隠れ変数による画像領域分割
ガウス分布における ベーテ近似の理論解析 東京工業大学総合理工学研究科 知能システム科学専攻　渡辺研究室　 　　西山　悠，　渡辺澄夫.
パターン認識特論 ADA Boosting.
わかりやすいパターン認識 第３章　誤差評価に基づく学習 ３．３　誤差逆伝播法.
領域ベースの隠れ変数を用いた決定論的画像領域分割
パターン認識特論 ADA Boosting.
「データ学習アルゴリズム」 第3章 複雑な学習モデル 報告者 佐々木 稔 2003年8月1日 3.2 競合学習
確率的フィルタリングを用いた アンサンブル学習の統計力学 三好 誠司 岡田 真人 神 戸 高 専 東 大， 理 研
Cプログラミング演習 ニュートン法による方程式の求解.
How shall we do “Numerical Simulation”?
混合ガウスモデル Gaussian Mixture Model GMM
８．２ 数値積分 （１）どんなときに数値積分を行うのか？
教師がコミティマシンの場合のアンサンブル学習 三好 誠司（神戸高専） 原 一之（都立高専） 岡田 真人（東大，理研，さきがけ）