★「手元にあるデータから、情報の良い引き出し方がわからない」「データに含まれる様々な情報で、重要なものが何か客観的に選びたい」「解析の精度評価を行いたい」・・・などの悩みや目的への解決の糸口を掴むことが出来ます!
こちらは12/23(火)実施WEBセミナーのアーカイブ(録画)配信です。期間中何度でも視聴できます
1.はじめに
2.誤差論と最小二乗法の限界
3.確率で因果律を遡るベイズ推定
3-1 因果律をベイズ推定で考える
3-2 データ駆動科学におけるベイズ推定
3-3 MCMC 法でパラメータ空間を探索
3-4 データ駆動で解析モデルを選択
4.スパースモデリングで重要成分の抽出
4-1 説明変数を絞り込むLASSO 法
4-2 スパースモデリングのための標準化
4-3 公平さを保つ情報量規準
4-4 予測誤差を最小化させる交差検証