大学院
過去（2024年度）の授業の情報です
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最終更新日：2025年4月21日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
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高次元統計分析
高次元統計分析
高次元データ分析のための統計理論，機械学習手法について学ぶ．
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
291213-11
GEC-EC6213L1
高次元統計分析
栗栖 大輔
木曜3限、木曜4限
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講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
可
開講所属
経済学研究科
授業計画
高次元統計・統計的機械学習に関するテキスト
Wainwright, M.J. (2019) High-dimensional Statistics: A Non-Asymptotic Viewpoint. Cambridge University Press
を輪読する．
授業の方法
高次元統計・統計的機械学習に関するテキスト
Wainwright, M.J. (2019) High-dimensional Statistics: A Non-Asymptotic Viewpoint. Cambridge University Press
を輪読する．
[6] Random matrices and covariance estimation
[7] Sparse linear models in high dimensions
[8] Principal component analysis in high dimensions
[9] Decomposability and restricted strong convexity
などを扱うことを予定している．
成績評価方法
報告等100%
教科書
Wainwright, M.J. (2019) High-dimensional Statistics: A Non-Asymptotic Viewpoint
参考書
授業内で適宜紹介する．
履修上の注意
大学院科目「測度論的確率論 I, II」「統計的推測理論 I」で扱う内容のについての知識を前提とする．
