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「モデリング基礎理論」で学んだ手法はいずれも計算機の利用を前提とした手法であり、観測データへの適用だけでなく、各手法の有用性や苦手なケースを理解するために計算機上の実装について学ぶ。また、関連する論文や書籍を輪講し発表することもある。
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1. 因果モデルについて自らサーベイし、ソフトウェアで実行することができる。
2. 統計モデルと推定法について自らサーベイし、ソフトウェアで実行することができる。
3. リサンプリング法について自らサーベイし、プログラムで実行することができる。
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第1回
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因果探索の基礎（１）(Pham)
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第2回
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因果探索の基礎（２）(Pham)
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第3回
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ガウシアングラフィカルモデルとその周辺 (Pham)
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第4回
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リサンプリング法（１）(小野島)
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第5回
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リサンプリング法（２）(小野島)
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第6回
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リサンプリング法の実装（１）(小野島)
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第7回
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リサンプリング法の実装（２）(小野島)
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第8回
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統計モデル関連の文献紹介とプログラム実装(1) (笛田)
笛田：ハイブリッド (同時双方向＋オンデマンド Zoom使用) ZOOM URLはSulmsに記載
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第9回
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統計モデル関連の文献紹介とプログラム実装(2) (笛田)
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第10回
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統計モデル関連の文献紹介とプログラム実装(3) (笛田)
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第11回
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統計モデル関連の文献紹介とプログラム実装(4) (笛田)
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第12回
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PCアルゴリズム (Pham)
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第13回
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LiNGAMモデル (Pham)
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第14回
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FCIアルゴリズム（１）(Pham)
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第15回
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FCIアルゴリズム（２）(Pham)
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(オムニバス方式 全15回)
清水/7回
講義内容を復習する。
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1. 因果探索の基本的な考え方を理解でき、ソフトウェアを用いて実装できたら、可
2. 統計モデルと推定法をソフトウェアを用いて実装できるか
3. 基本的なリサンプリング法の手法を理解でき、プログラムで実装できるか
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9780262194402
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Causation, prediction, and search
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Spirtes, Peter,Glymour, Clark N.,Scheines, Richard,Heckerman, David E.,Peter Spirtes, Clark Glymour, and Richard Scheines ; with additional material by David Heckerman, ... [et al.]
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MIT Press
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c2000
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