はじめに
  • コースの概要説明
環境の構築【Python】
  • Anacondaのインストール【Windows編】
  • Anacondaのインストール【Mac編】
  • 本コースで使用するデータ
確率の基礎
  • このセクションで学ぶこと
  • 確率とは
  • 確率の基礎1【基礎的な用語・事象】
  • 確率の基礎2【平均値・分散】
ベイズ統計学入門
  • このセクションで学ぶこと
  • ベイズの考え方・ベイズの定理
  • ベイズ統計の流れ
  • ベイズ更新【概念の理解】
  • ベイズ更新【実装】
  • 様々な確率分布
  • 自然共役事前分布
  • MAP推定・無情報事前分布【概念の理解】
  • MAP推定【実装】
  • もっと自由なモデリングへ
モンテカルロ法・MCMCの原理
  • このセクションで学ぶこと
  • モンテカルロ法とは【概念の理解】
  • モンテカルロ法とは【実装】
  • 棄却サンプリング【概念の理解】
  • 棄却サンプリング【実装】
  • 次元の呪い【概念の理解・実装】
  • MCMCと定常分布【概念の理解】
  • MCMCと定常分布【実装】
  • 詳細つり合いとは
  • M-Hアルゴリズム【概念の理解】
  • M-Hアルゴリズム【実装】
  • Gibbsサンプラー【概念の理解】
  • Gibbsサンプラー【実装】
  • ハミルトニアンモンテカルロ1【概念の理解】
  • ハミルトニアンモンテカルロ2【概念の理解】
  • ハミルトニアンモンテカルロ3【概念の理解】
  • Euler法とLeap-Flog法【概念の理解】
  • Euler法とLeap-Flog法【実装】
  • ハミルトニアンモンテカルロ【実装】
PyStanでの統計モデリング
  • このセクションで学ぶこと
  • PyStanとは
  • 環境の構築【Windows】PyStanのインストール
  • 環境の構築【Windowsのみ必要】Visual Studio2017のインストール
  • 環境の構築【Mac】PyStanのインストール
  • グラフィカルモデルの基礎
  • PyStanでのハローワールド【概念の理解】
  • PyStanでのハローワールド【実装】
  • 単回帰【概念の理解】
  • 単回帰【実装】
  • ベイズ信頼区間・予測区間
  • ロジスティック回帰【概念の理解】
  • ロジスティック回帰【実装】
  • 重回帰【概念の理解】
  • 重回帰【実装】
  • 階層ベイズ【概念の理解】
  • 階層ベイズモデル【実装(前半)】
  • 階層ベイズモデル【実装(後半)】
  • 状態空間モデル【概念の理解】
  • 状態空間モデル【実装】
補講【Python】
  • Jupyter notebookの起動と終了
  • Pythonミニマム1
  • Pythonミニマム2
  • Pythonミニマム3
付録【物理】
  • まず初めに
  • 力学・解析力学の基礎1
  • 力学・解析力学の基礎2
ボーナスレクチャー
  • このコースを学んだ後は
  • 講師が作成した他コースのクーポン
  • このコースで使用した資料
  • 環境の構築【Windowsのみ必要】Visual C++ Build Toolsのインストール(旧)