Ｃ.スパース推定

【講義レベル：中級】

日時	７月４日（火）１０時〜１６時　（５時間）
講師	川野 秀一（電気通信大学）
申込受付期間	５月２２日（月）１０時〜５月２９日（月）１０時　　 ＞＞　申込　＜＜ 申込受付期間は終了しました。
定員	１００名（申込多数の場合は抽選） 申込受付期間終了後2日以内に受講者を決定します。受講決定者には受講証を送付します。
受講料（税込）	５，０００円
受講料納入期間	５月３０日（火）〜６月８日（木） 受講証で受講決定を確認された後、受講料納入期間内に指定の銀行口座にお振込み下さい。 期日までに納入されない場合はキャンセルと見なし、受講権利はキャンセル待ちの方に移行します。 【注意!!】申込受付時に送付されるメールは仮受付のお知らせであり、受講証ではありません。
内容	スパース推定とは、データ発生構造の疎性に着目した統計的推定法である。近年ビッグデータ (特に，超高次元データ) 解析の一手法として注目を浴びはじめ、今後その重要性がますます高まるものと期待されている。本講座では、正則化法に基づいたスパース推定の入門的内容について概説する。具体的には、正則化法からはじめ、lasso法を軸としたスパース推定法、スパース推定の推定値を得るための計算アルゴリズム、構築したスパースモデルの評価方法について解説する。また、実際の解析例や、利用可能なソフトウェアについても紹介する。大学初級程度の微分積分や線形代数と、学部程度の統計学の基礎知識は前提とします。 参考文献　Hastie, T., Tibshirani, R., Wainwright, M. (2014) Statistical Learning with Sparsity. Chapman & Hall.
時間割
会場	統計数理研究所　大会議室　研究所周辺の地図
開場	９時３０分
申込結果	申込み多数のため、抽選となりました。 ※受講者の皆様には５月２９日（月）に受講証となるメールを送信しましたので、申込時にご登録いただいたメールアドレスにてご確認ください。 ※以下に番号があるにもかかわらず、受講証が届いていない（迷惑メールフォルダにもない）場合はまでご連絡ください。 （受講者の受付番号） 29C001  29C005  29C006  29C007  29C008   29C012  29C013  29C014  29C015  29C016   29C019  29C020  29C021  29C023  29C025   29C026  29C027  29C029  29C030  29C031   29C032  29C035  29C037  29C038  29C041   29C045  29C046  29C048  29C049  29C053   29C054  29C055  29C056  29C059  29C060   29C064  29C065  29C066  29C069  29C070   29C071  29C072  29C074  29C075  29C078   29C083  29C084  29C085  29C086  29C087   29C092  29C096  29C098  29C103  29C106   29C107  29C109  29C111  29C113  29C118   29C121  29C122  29C123  29C124  29C125   29C126  29C127  29C130  29C131  29C132   29C135  29C136  29C138  29C142  29C143   29C144  29C145  29C146  29C147  29C148   29C149  29C151  29C154  29C155  29C156   29C157  29C160  29C161  29C162  29C163   29C164  29C165  29C167  29C168  29C169   29C170  29C171  29C172  29C173  29C175