～ 線形回帰モデルと最小二乗推定、LassoとLARSアルゴリズム、グラフィカルLassoを用いた多変量解析の実践と応用事例 ～
・変数が多くサンプル数の少ないデータの分析に効果的なスパースモデリングを修得し、少ないリソース・短い時間での多変量解析に応用するための講座
・機械学習や画像処理、異常検知などへの応用で注目されるスパースモデリングを応用事例を交えて修得し、データ解析の実務に活かすためのセミナー！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
スパースモデリングは、自然科学、社会科学をはじめとして様々な分野に活用されています。
本セミナーでは、スパースモデリングの基礎であるLassoの数理的な背景を詳しく説明し、どのようなデータに有効に機能するか、実践を交えて解説します。また、変数の関係性を推定するグラフィカルLassoについて解説します。さらに、Rを使ってどのように解析するかデモンストレーションします。最後に、スパースモデリングをスポーツデータ、遺伝子データ、材料データに応用した事例について紹介します。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・スパースモデリングの基礎を学びたい方 ・スパースモデリングがどのような場合にうまく機能するかを知りたい方 ・スパースモデリングを実問題に使ってみたい方 ・様々なスパースモデリングの手法について知りたい方 ・グラフィカルLassoについて学びたい方 ・システム、データ解析部門の方 |
| 予備知識 | ・回帰モデル、最小二乗法を理解していることが望ましいですが、必須ではありません |
| 修得知識 |
・スパースモデリングの基礎を理解できるようになります ・変数の関係性を推定するグラフィカルLassoを理解できるようになります ・R言語で簡単なスパースモデリングを行えるようになります |
| プログラム |
１．回帰モデルにおけるLasso （１）．線形回帰モデルとは （２）．回帰モデル定式化 （３）．最小二乗推定 （４）．最小二乗推定量の性質 （５）．予測値 （６）．変数選択 （７）．高次元データに対するモデル選択 （８）．Lasso （９）．Lassoはなぜいくつかのパラメータを0と推定できるのか （１０）．Solution path （１１）．Rを使った解析
２．Lassoのアルゴリズム （１）．説明変数間に相関がないときのLasso推定値 （２）．Least Angle Regression (LARS) （３）．LARSとLassoの関係性 （４）．LARS以外のアルゴリズムのレビュー （５）．Lassoの収束レート （６）．L0正則化との比較
３．グラフィカルLasso （１）．ガウシアングラフィカルモデル （２）．グラフと隣接行列 （３）．独立と無相関 （４）．分散共分散行列 （５）．条件付き独立 （６）．共分散逆行列と条件付き独立性 （７）．グラフィカルLassoの定式化 （８）．計算アルゴリズムのレビュー （９）．Rを使った解析
４．事例 （１）．スポーツデータへの応用 （２）．遺伝子データへの応用 （３）．材料データへの応用 |
| キーワード |
スパース推定 モデリング 多変量解析 線形回帰モデル 最小二乗推定 Lasso アルゴリズム LARS Least Angle Regression ガウシアン R データ |
| タグ | 統計・データ解析、分析、実験計画・多変量解析、データ解析、統計・データ、データ分析、R言語 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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