| 内 容 |
- 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．
- 受講者に期待する予備知識やレベル
大学初級程度の微分積分学や線形代数学と，学部程度の統計学の基礎知識は前提とします．
- 参考書
川野秀一，松井秀俊，廣瀬慧 (2018) スパース推定法による統計モデリング．共立出版．
|