・機械学習の数理
2.1 最尤推定法
データ群からパラメータ推定
負の対数尤度を最小化
なぜ最尤推定法が良いか？M.L.E.の一致性、漸近正規性と有効性
2.2 ベイズの定理とMAP推定量
....
2.3 教師なし学習と教師あり学習
パラメータ推定、モデル選択
ベイズ推定に関して、基礎知識が不足しているので、補充しなければならない。
・業務
基礎プロの班分けと工学部のプログラミング教育に関して
午前中をうまく使わないと、論文を読んだりする時間がとれないので、早起きをちゃんとする。
明日は、理論談話会の論文にざっと目を通すのと、スタートアップゼミの課題に手をつける。
