ベイズ統計・機械学習オンライン勉強会¶

TODO 資料を会員サイトで公開
2020-12-23 統計学の基礎

進捗・対応メモ¶

2020-12-23¶

現代数学探険隊 0.23.2 統計学の基礎

2021-01-06¶

000_Introduction_to_Bayesian_Statistics.ipynb
次は「脱線: カノニカル分布の導出」から
黒木ノートが元: 勉強会では数学パートを PDF に転記してそれでやっている. 以下同様.

2021-01-13¶

000_Introduction_to_Bayesian_Statistics.ipynb
「例: 正規分布モデルの尤度函数」まで
次は「例：ガンマ分布モデルの尤度函数」とグラフ・アニメーションの確認から

2021-01-20¶

000_Introduction_to_Bayesian_Statistics.ipynb
「0.23.2.7.5以上のまとめ」まで

2021-01-27¶

000_Introduction_to_Bayesian_Statistics.ipynb
「0.23.2.8.3.5 自由エネルギーに関する結論」まで
次回は「0.23.2.8.3.6 自由エネルギーの漸近挙動の証明法」から

2021-02-03¶

000_Introduction_to_Bayesian_Statistics.ipynb
今回でIntroduction to Bayesian Statistics.ipynbの内容が終わり
次回は最後に計算例として出てきたノートブックを追いかけたい

2021-02-10¶

004_KL_information_and_descriptive_statistics.ipynb
「0.23.3.12 最尤法で予測精度が下がる数値実験の案内」まで
次回はプログラムが追えればLASSOの計算のipynbでも眺める予定

2021-02-17¶

004_KL_information_and_descriptive_statistics.ipynb
「カルバック-ライブラ情報量と記述統計」
「0.23.3.12 最尤法で予測精度が下がる数値実験の案内」で引用されているLASSOの計算ノートブックのコードを一通り眺めた
グラフ・アニメーションもいくつか見た
次回は同じく「カルバック-ライブラ情報量と記述統計」の「0.23.3.13 平均と分散の特徴づけ」の予定

2021-02-24¶

お休み

2021-03-03¶

008_likelihood_functions_of_mixture_normal_distributions.ipynb
009_likelihood_functions_of_trinomial_distributions.ipynb
予定を変えて尤度関数のお絵かきとしてgithubの008・009

2021-03-10¶

お休み

2021-03-17¶

「0.23.4.13 平均と分散の特徴づけ」から
「0.23.4.20 中央値の特徴づけ」まで

2021-03-24¶

お休み

2021-03-31¶

録画を忘れずに
予定: 0.23.4.21「中央値と中央値との差の絶対値の平均とラプラス分布モデルによる推定」から
0.23.4.28 「ガンマ分布モデルの汎化誤差」
次回: 0.23.4.29 「ガンマ分布モデルの最尤推定」から
メモ
- 0.23.4.22 ラプラス分布モデルによる最尤推定正規分布モデル?
- log p(x|α, θ) 全体にマイナスがいる
- ディガンマをお絵描きする

2021-04-07¶

お休み

2021-04-14¶

録画を忘れずに
0.23.4.29 「ガンマ分布モデルの最尤推定」から
0.23.6.7「両側検定に対する注意」まで
次回予定: 「0.23.6.6 正規分布モデルによる母集団平均に関する両側検定の作成」の復習から

2021-04-21¶

予定: 「0.23.6.6 正規分布モデルによる母集団平均に関する両側検定の作成」の復習から
「0.23.7.5 例」まで
次回予定: 「0.23.7 最小二乗法の信頼区間と予測区間」の設定復習から
限定公開の動画タイトル『2021-04-21 ベイズ統計勉強会黒木ノートの勉強その11 正規分布モデルとt分布による母平均の仮説検定と区間推定, 最小二乗法の信頼区間と予測区間』

2021-04-28¶

「0.23.7 最小二乗法の信頼区間と予測区間」終了
ipynb置き場
限定公開の動画タイトル『2021-04-28 ベイズ統計勉強会黒木ノートの勉強その12 最小二乗法の信頼区間と予測区間』
次回予定: 「0.23.8 TODO 分割表でのピアソンの $\chi^2$ 統計量」
GW中に富谷昭夫・著『これならわかる機械学習入門』の準備する?

2021-05-05¶

GW でお休み

2021-05-12¶

都合によりお休み

2021-05-19¶

「0.23.8.7 周辺度数がすべて固定されている分割表の独立性を満たす確率分布の漸近挙動」まで
ipynb置き場
限定公開の動画タイトル『2021-05-19 ベイズ統計勉強会黒木ノートの勉強その13 分割表でのピアソンの $\chi^2$ 統計量その 1』
次回予定: 「0.23.8.8 ピアソンの $\chi^2$ 統計量と $G$ 統計量の定義」から
MISC 株×データサイエンスについて
- 実データ分析事例として面白そう
- けっこうなボリュームの資料がある
- データは適当な定型データが得られるだろうから, 一度プログラムを整備しておけば, プログラムの使い回しで記述統計・機械学習がずっと回せる
- プログラムを書くのも計算するのもいいが, 実際に自分達でデータ分析をするのもとても大事でこの題材に良さそう.

2021-05-19¶

「0.23.8.7 周辺度数がすべて固定されている分割表の独立性を満たす確率分布の漸近挙動」まで
ipynb置き場
限定公開の動画タイトル『2021-05-19 ベイズ統計勉強会黒木ノートの勉強その13 分割表でのピアソンの $\chi^2$ 統計量その 1』
次回予定: 「0.23.8.8 ピアソンの $\chi^2$ 統計量と $G$ 統計量の定義」から
MISC 株×データサイエンスについて
- 実データ分析事例として面白そう
- けっこうなボリュームの資料がある
- データは適当な定型データが得られるだろうから, 一度プログラムを整備しておけば, プログラムの使い回しで記述統計・機械学習がずっと回せる
- プログラムを書くのも計算するのもいいが, 実際に自分達でデータ分析をするのもとても大事でこの題材に良さそう.

2021-05-26¶

「0.23.8.8 ピアソンの $\chi^2$ 統計量と $G$ 統計量の定義」から「0.23.8.12 分割表での対数尤度比の計算: 分割表$A = \rbk{a_{ij}}$に制限がない場合」まで
- ipynb も確認
ipynb置き場
限定公開の動画タイトル『2021-05-26 ベイズ統計勉強会黒木ノートの勉強その14 分割表でのピアソンの $\chi^2$ 統計量その 2』
次回予定: 「0.23.8.13 分割表での対数尤度比の計算: 分割表$A = \rbk{a_{ij}}$の総和$\sum_{i,j} a_{ij} = n$が一定の場合」

2021-06-02¶

「0.23.8.13 分割表での対数尤度比の計算: 分割表$A = \rbk{a_{ij}}$の総和$\sum_{i,j} a_{ij} = n$が一定の場合」から0.23.8の終わりまで
ipynb置き場
限定公開の動画タイトル『2021-06-02 ベイズ統計勉強会黒木ノートの勉強その15 分割表でのピアソンの $\chi^2$ 統計量その 3』
次回予定: 「最尤法とカイ二乗検定の基礎」(ウィルクスの定理)

2021-06-09¶

「「最尤法とカイ二乗検定の基礎」(ウィルクスの定理)」から「0.23.13.10.1最尤法の基礎」まで
限定公開の動画タイトル『2021-06-09 ベイズ統計勉強会黒木ノートの勉強その16 最尤法とカイ二乗検定の基礎その 1』
次回予定
- 「0.23.13.10.2最大尤度と尤度の比」から
- 株×データサイエンス

2021-06-16¶

「「最尤法とカイ二乗検定の基礎」(ウィルクスの定理)」終了
成功する投資：トレーディングのサイエンスの「計量的・実証的トレーディングの実行」まで
限定公開の動画タイトル『2021-06-16 ベイズ統計勉強会黒木ノートの勉強その17 最尤法とカイ二乗検定の基礎その 2』
次回予定: 成功する投資：トレーディングのサイエンスの「計量的・実証的トレーディングの実行」から

2021-06-23¶

2021-06-30¶

株式分析チュートリアル | 日本取引所グループの 2.6 「データの前処理」まで
限定公開の動画タイトル『2021-06-30 ベイズ統計勉強会株式分析チュートリアル | 日本取引所グループ第2回』
次回予定: 株式分析チュートリアル | 日本取引所グループの 2.7 から

2021-07-07¶

株式分析チュートリアル | 日本取引所グループの「2.7. 特徴量の生成」から
限定公開の動画タイトル『2021-07-07 ベイズ統計勉強会株式分析チュートリアル | 日本取引所グループ第3回』
次回予定: 株式分析チュートリアル | 日本取引所グループの「2.11. 予測結果に対する分析の道筋」から

2021-07-14¶

株式分析チュートリアル | 日本取引所グループの「2.11. 予測結果に対する分析の道筋」から
次回予定: 株式分析チュートリアル | 日本取引所グループの「3.4.2. 日経電子版見出し・メタデータ: nikkei_article」の途中, 特に「日経電子版見出し・メタデータの確認」あたりまで.
限定公開の動画タイトル『2021-07-14 ベイズ統計勉強会株式分析チュートリアル | 日本取引所グループ第4回』
TODO: 適当なタイミングで, チュートリアル中で引用されている次の資料を読む
- 自然言語処理の王様「BERT」の論文を徹底解説
- LSTMネットワークの概要

2021-07-21¶

株式分析チュートリアル | 日本取引所グループの「3.4.2. 日経電子版見出し・メタデータ: nikkei_article」から.
次回予定: 株式分析チュートリアル | 日本取引所グループの「3.7. シンプルなポートフォリオ組成モデルの作成」から.
限定公開の動画タイトル『2021-07-21 ベイズ統計勉強会株式分析チュートリアル | 日本取引所グループ第5回』
TODO: 適当なタイミングで, チュートリアル中で引用されている次の資料を読む
- 自然言語処理の王様「BERT」の論文を徹底解説
- LSTMネットワークの概要

2021-07-28¶

株式分析チュートリアル | 日本取引所グループの「3.7. シンプルなポートフォリオ組成モデルの作成」から.
次回予定: 株式分析チュートリアル | 日本取引所グループの「3.7.9 2.週毎の運用実績の統計量を算出」から.
限定公開の動画タイトル『2021-07-28 ベイズ統計勉強会株式分析チュートリアル | 日本取引所グループ第6回』

2021-08-04¶

株式分析チュートリアル | 日本取引所グループの「3.7.9 2.週毎の運用実績の統計量を算出」から.
次回予定: 株式分析チュートリアル | 日本取引所グループの「4.4.6. predictの変更 (銘柄選択、出力を変更)」から.
限定公開の動画タイトル『2021-08-04 ベイズ統計勉強会株式分析チュートリアル | 日本取引所グループ第7回』

2021-08-11¶

株式分析チュートリアル | 日本取引所グループの「4.4.6. predictの変更 (銘柄選択、出力を変更)」から.
- 2021-08-25 予定: 株式分析チュートリアル | 日本取引所グループの「4.6. 適時開示情報を使用して特別損失銘柄を除外」から.
2021-08-18 予定: スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学
- 特に ipynb 日本語訳をはじめから読む
- GitHub, VMLS
限定公開の動画タイトル『2021-08-11 ベイズ統計勉強会株式分析チュートリアル | 日本取引所グループ第8回』
メモ: いい加減飽きてきたので株式分析チュートリアルと Julia を交代で進める.

2021-08-18¶

2021-08-18 予定: スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学
- 特に ipynb 日本語訳をはじめから読む
- GitHub, VMLS
- 2021-08-18: GitHub, VMLS を一通り読み終わった.
  - Wikipedia: ヴァンデルモンド行列
  - Wikipedia: テプリッツ行列
- 2021-09-01 予定: ipynb 日本語訳版の Appendix から.
2021-08-25 予定: 株式分析チュートリアル | 日本取引所グループの「4.6. 適時開示情報を使用して特別損失銘柄を除外」から.
限定公開の動画タイトル『2021-08-18 ベイズ統計勉強会スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学第1回』
メモ: 今回も少し出てきたが, なかなか自分でやる気が出ず, 専門でもなければきちんと勉強しない, 一般的な「アルゴリズムとデータ構造」の勉強をするのはどうかという気分も出てきた. 『渡部有隆.Ozy.秋葉拓哉.P482.プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造』あたりを考えている.

2021-08-25¶

2021-08-25: 株式分析チュートリアル | 日本取引所グループの「4.6. 適時開示情報を使用して特別損失銘柄を除外」から.
- 株式分析チュートリアル | 日本取引所グループの「5.6.4. neologdnを用いたテキストの正規化の挙動確認」まで
- 2021-09-08 予定: 株式分析チュートリアル | 日本取引所グループの「5.6.5. neologdnを用いたテキストの正規化」から
- 限定公開の動画タイトル『2021-08-25 ベイズ統計勉強会株式分析チュートリアル | 日本取引所グループ第9回』
2021-09-01 予定: スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学
- 特に ipynb 日本語訳をはじめから読む
- GitHub, VMLS
- 2021-09-01 予定: ipynb 日本語訳版の Chapter0.ipynb から
- 限定公開の動画タイトル『2021-09-01 ベイズ統計勉強会スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学第2回』
- 限定公開の動画タイトル『2021-08-25 ベイズ統計勉強会株式分析チュートリアル | 日本取引所グループ第9回』

2021-09-01¶

2021-09-01: スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学
- 特に ipynb 日本語訳をはじめから読む
- GitHub, VMLS
- 2021-09-01: ipynb 日本語訳版の Chapter0.ipynb から Chapter1.ipynb In[50]まで
  - Gist: 勉強会の最中に実行した ipynb
- 2021-09-15 予定: ipynb 日本語訳版の Chapter1.ipynb In[51]から
- 限定公開の動画タイトル『2021-09-01 ベイズ統計勉強会スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学第2回』
2021-09-08 予定: 株式分析チュートリアル | 日本取引所グループ
- 2021-09-08 予定: 株式分析チュートリアル | 日本取引所グループの「5.6.5. neologdnを用いたテキストの正規化」から

2021-09-08¶

2021-09-08: 株式分析チュートリアル | 日本取引所グループ
- 2021-09-08: 「5.6.5. neologdnを用いたテキストの正規化」から「5.7.3. wordcloudによる可視化」まで
- 2021-09-22 予定: 株式分析チュートリアル | 日本取引所グループの「5.7.4. scatter textによる可視化」から
- 限定公開の動画タイトル『2021-09-08 ベイズ統計勉強会株式分析チュートリアル | 日本取引所グループ第10回』
2021-09-15: スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学
- 特に ipynb 日本語訳をはじめから読む
- GitHub, VMLS
- 2021-09-15 予定: ipynb 日本語訳版の Chapter1.ipynb In[51]から

2021-09-15¶

都合により中止

2021-09-22¶

2021-09-15: スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学
- 特に ipynb 日本語訳をはじめから読む
- GitHub, VMLS
- Chap3, RMS まで
- 今回は録画忘れたので録画なし.
- 2021-10-06 予定: ipynb 日本語訳版の Chapter3.ipynb チェビシェフの不等式から
2021-09-29 予定
- 株式分析チュートリアル | 日本取引所グループ
- 2021-09-29 予定: 株式分析チュートリアル | 日本取引所グループの「5.7.4. scatter textによる可視化」から

2021-09-29¶

お休み

2021-10-06¶

2021-10-06
- 株式分析チュートリアル | 日本取引所グループ
- 5.8.4 まで終了
- 2021-10-20 予定: 株式分析チュートリアル | 日本取引所グループの「5.8.4. 本番提出用のクラスへ組み込み_6」から
- 限定公開の動画タイトル「2021-10-06 ベイズ統計勉強会株式分析チュートリアル | 日本取引所グループ第11回」
2021-10-13
- スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学
- 特に ipynb 日本語訳をはじめから読む
- GitHub, VMLS
- 予定: ipynb 日本語訳版の Chapter3.ipynb チェビシェフの不等式から

2021-10-13¶

今回
- スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学
- 特に ipynb 日本語訳をはじめから読む
- 今回: Chap05.ipynb 「5.2 基底」まで
- 次回: Chap05.ipynb 「5.3 直交ベクトル」から
- GitHub, VMLS
- 2021-10-13 ベイズ統計勉強会スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学第4回
次回
- 株式分析チュートリアル | 日本取引所グループ
- 5.8.4 まで終了
- 次回予定: 株式分析チュートリアル | 日本取引所グループの「5.8.4. 本番提出用のクラスへ組み込み_6」から

2021-10-20¶

諸事情によりお休み.

2021-10-27¶

今回
- 株式分析チュートリアル | 日本取引所グループ
- 6.2.6 まで終了
- 次回予定: 株式分析チュートリアル | 日本取引所グループの「6.2.7. LSTMによる特徴量合成モデル作成」から
- 録画を忘れたので動画なし
次回
- スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学
- 特に ipynb 日本語訳をはじめから読む
- 今回: Chap05.ipynb 「5.2 基底」まで
- 次回: Chap05.ipynb 「5.3 直交ベクトル」から
- GitHub, VMLS
- 2021-10-13 ベイズ統計勉強会スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学第4回

2021-11-03¶

今回
- スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学
- 特に ipynb 日本語訳をはじめから読む
- 今回: Chap05.ipynb 「5.3 直交ベクトル」から「6.1 行列」まで
- 次回: Cha006.ipynb 「6.2 ゼロ行列と単位行列」から
- 録画は忘れたのでなし
次回
- 次回予定: 株式分析チュートリアル | 日本取引所グループの「6.2.7. LSTMによる特徴量合成モデル作成」から

2021-11-10¶

今回
- 次回予定: 株式分析チュートリアル | 日本取引所グループの「6.2.7. LSTMによる特徴量合成モデル作成」から
- 最後まで
- 限定公開の動画タイトル「2021-11-10 ベイズ統計勉強会株式分析チュートリアル | 日本取引所グループ最終回」
次回
- スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学
- 特に ipynb 日本語訳をはじめから読む
- 次回: Chap06.ipynb 「6.2 ゼロ行列と単位行列」から

2021-11-10, 2021-11-17, 2021-11-24,¶

お休み

2021-12-01¶

スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学
特に ipynb 日本語訳をはじめから読む
2021-12-01 ベイズ統計勉強会スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学第7回
今回: Chap06.ipynb 「6.2 ゼロ行列と単位行列」から, Chap06.ipynb終了まで
次回: Chap07.ipynbから

2021-12-08¶

お休み

2021-12-15¶

スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学
特に ipynb 日本語訳をはじめから読む
YouTube動画のタイトル: 2021-12-15 ベイズ統計勉強会スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学第8回
今回: 「Chap07.ipynb」から「Chap08.ipynb終了」
次回: Chap09.ipynbから

2021-12-22¶

スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学
特に ipynb 日本語訳をはじめから読む
YouTube動画のタイトル: 2021-12-22 ベイズ統計勉強会スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学第9回
今回: 「Chap09.ipynb」から「Chap10.ipynb 10.3」まで
次回: Chap10.ipynb, 10.4 QR分解から

2022-01-12¶

(録画はじめた?)
スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学
特に ipynb 日本語訳をはじめから読む
YouTube動画のタイトル「2022-01-12 ベイズ統計勉強会スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学第10回最後の20分だけ」
今回: 「Chap10.ipynb 10.3」から「Chap11.3」まで
次回: 「Chap11.ipynb, 11.3 バックスラッシュ記法」から

2022-01-19¶

(録画はじめた?)
スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学
特に ipynb 日本語訳をはじめから読む
YouTube動画のタイトル(予定)「2022-01-19 ベイズ統計勉強会スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学第11回」
今回: 「Chap11.3」から「Chap12.2 解最小二乗解」まで
次回: 「Chap12.2 解最小二乗解」から

2022-01-26¶

(録画はじめた?)
スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学
特に ipynb 日本語訳をはじめから読む
YouTube動画のタイトル「2022-01-26 ベイズ統計勉強会スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学第12回」
今回: 「Chap12.2 解最小二乗解」から「Chap13.1まで」
次回: 「Chap13.2」から

2022-02-02¶

(録画はじめた?)
スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学
特にipynb日本語訳をはじめから読む
YouTube動画のタイトル「2022-02-2 ベイズ統計勉強会スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学第13回」
今回: 「Chap13.2」から「Chap14」まで
次回: 「Chap15」から

2022-02-09¶

(録画はじめた?)
スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学
特に ipynb 日本語訳をはじめから読む
YouTube動画のタイトル「2022-02-09 ベイズ統計勉強会スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学第14回」
今回: 「Chap15」から
次回: 「Chap16.2」から, 特にipynb後半の関数の話から始める

2022-02-16¶

お休み

2022-02-23¶

(録画はじめた?)
スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学
特に ipynb 日本語訳をはじめから読む
YouTube動画のタイトル(予定)「2022-02-23 ベイズ統計勉強会スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学第15回」
今回: 「Chap16.2」から, 特にipynb後半の関数の話から「Chap17」まで
次回: 「Chap18」から
気になるコンテンツメモ: 『マンガと学ぶデータビジュアライゼーション』

2022-03-02¶

スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学
特にipynb日本語訳をはじめから読む
YouTube動画のタイトル(予定)「2022-03-02 ベイズ統計勉強会スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学第16回」
今回: 「Chap18」から「Chap19」まで
次回: Juliaのソースコード読解

2022-03-09¶

都合によりお休み

2022-03-16¶

都合によりお休み

2022-03-23¶

YouTube動画のタイトル(予定)「2022-03-23 ベイズ統計勉強会 JuliaのStatistics読解第1回」
今回: Juliaのソースコード読解, StatsBase
- JuliaStats.orgの上の方から
- JuliaStatsのStatsBase.jlを読みはじめた.
- 実際のプログラムとしてのstc/StatsBase.jlを眺め, これのimport順に読む.
- common.jl終了
- weights.jl: Base.setindex!まで終わり.
次回: StatsBase.jl, weights.jl のvarcorrectionから

2022-03-30¶

YouTube動画のタイトル「2022-03-30 ベイズ統計勉強会 JuliaのStatistics読解第2回」
今回: Juliaのソースコード読解, StatsBase
- JuliaStats.orgの上の方から
- StatsBase.jl, weights.jl のvarcorrectionから
- StatsBase.jl, weights.jl のL.332, Base.getindexまで
次回: StatsBase.jl, weights.jlのL.334から

2022-04-06¶

YouTube動画のタイトル(予定)「2022-04-06 ベイズ統計勉強会 JuliaのStatistics読解第3回」
- 録画忘れたので動画なし.
今回: Juliaのソースコード読解, StatsBase
- JuliaStats.orgの上の方から
- StatsBase.jl, weights.jl のvarcorrectionから
- StatsBase.jl, weights.jl のquantile, L.769まで
次回:
- StatsBase.jl, weights.jl のquantile, L.771, quantileから

2022-04-13¶

YouTube動画のタイトル(予定)「2022-04-13 ベイズ統計勉強会 JuliaのStatistics読解第4回」
今回: Juliaのソースコード読解, StatsBase
- StatsBase.jl, weights.jl のquantile, L.771, quantileから
- StatsBase.jl, weights.jl終了, scalarstats.jlのmodeまで
次回:
- StatsBase.jl, scalarstats.jlのL81, modesから

2022-04-20¶

都合によりお休み

2022-04-27¶

動画: 撮影忘れ
今回: Juliaのソースコード読解, StatsBase
- StatsBase.jl, scalarstats.jlのL81, modesから
- 同ファイル, L625, genvarまで
次回: StatsBase.jl, scalarstats.jlのL627, totalvarから

2022-05-04¶

GWでお休み

2022-05-11¶

YouTube動画のタイトル(予定)「2022-05-11 ベイズ統計勉強会 JuliaのStatistics読解第5回」
今回: StatsBase.jl, scalarstats.jlのL627, totalvarから robust.jlの最後まで
次回: StatsBase.jl, deviation.jlの最初から

2022-05-18¶

YouTube動画のタイトル(予定)「2022-05-18 ベイズ統計勉強会 JuliaのStatistics読解第6回」
ちょっとアナウンス
- Why I no longer recommend Julia
- @inboundsの話が出てくる
今回: StatsBase.jl, deviation.jlの最初からcounts.jlのL.212, proportions()関数まで
次回: counts.jlのL.215, _normalize_countmap()関数から

2022-05-25¶

YouTube動画のタイトル(予定)「2022-05-25 ベイズ統計勉強会 JuliaのStatistics読解第7回」
今回: counts.jlのL.215, _normalize_countmap()関数からtoeplitzsolvers.jlまで
次回: rankcorr.jlから

2022-06-01¶

都合により休止

2022-06-08¶

YouTube動画のタイトル(予定)「2022-06-08 ベイズ統計勉強会 JuliaのStatistics読解第8回」
今回: rankcorr.jl対応
次回: signalcorr.jlから

2022-06-15¶

YouTube動画のタイトル(予定)「2022-06-15 ベイズ統計勉強会 JuliaのStatistics読解第9回」
今回: signalcorr.jl全体終了
次回: partialcor.jlから
メモ
- 勉強会で見つけた問題を直してもらえた模様: issue

2022-06-22¶

YouTube動画のタイトル(予定)「2022-06-22 ベイズ統計勉強会 JuliaのStatistics読解第10回」
今回: partialcor.jlから, hist.jlのL115, abstract type AbstractHistgramまで
次回: hist.jlのL.118, Histgram <: AbstractHistgramの型のコメントから

2022-06-29¶

YouTube動画のタイトル(予定)「2022-06-29 ベイズ統計勉強会 JuliaのStatistics読解第11回」
今回: hist.jl, Histgram <: AbstractHistgramの型のコメントからL427 float関数まで
次回: hist.jl, L430 normalize!関数から

2022-07-06¶

YouTube動画のタイトル(予定)「2022-07-06 ベイズ統計勉強会 JuliaのStatistics読解第12回」
- 録画忘れたので動画なし
今回: hist.jl, L430 normalize!関数から
次回: hist.jl終了, pairwise.jl L.153の_pairwise関数まで

2022-07-13¶

YouTube動画のタイトル(予定)「2022-07-13 ベイズ統計勉強会 JuliaのStatistics読解第13回」
今回: pairwise.jl, L.189のpairwise!関数からreliability.jl, misc.jl, sampling.jlのL.117、samplepair関数まで
次回: L.122のknuths_sample!から

2022-07-20¶

YouTube動画のタイトル(予定)「2022-07-20 ベイズ統計勉強会 JuliaのStatistics読解第14回」
今回: sampling.jl, L.122のknuths_sample!からsampling.jl, L716のnaive_wsample_norep!まで
次回: sampling.jl, L.721のefraimidis_a_wsample_norep!から

2022-07-27¶

YouTube動画のタイトル(予定)「2022-07-27 ベイズ統計勉強会 JuliaのStatistics読解第15回」
今回: sampling.jl, L.721のefraimidis_a_wsample_norep!からsampling.jl終了, statmodels.jlのL.148 showまで
次回: statmodels.jlのL.150 showからか, SymPy

2022-08-03¶

YouTube動画のタイトル(予定)「2022-08-03 ベイズ統計勉強会 JuliaのStatistics読解第16回」
今回: statmodels.jlのL.150 showから StatsBase.jl終了
次回: 永井佑紀, 『1週間で学べる！Julia数値計算プログラミング』5日目具体例2：統計力学――乱数を使いこなす
- 6日目具体例3：固体物理学――自己無撞着計算と固有値問題もやる予定

2022-08-10¶

YouTube動画のタイトル(予定)「2022-08-10 ベイズ統計勉強会 JuliaのStatistics読解第17回」
- 録画忘れで動画なし
今回: StatsModels.jl, traits.jl, contrasts.jlのL.600, HypothesisCoding()まで
- 準備の時間取れず, 次回以降: 永井佑紀, 『1週間で学べる！Julia数値計算プログラミング』5日目具体例2：統計力学――乱数を使いこなす
次回: 準備が終われば永井本, 終わらなければStatsModels.jlの続きから

2022-08-17¶

(録画はじめた?)
YouTube動画のタイトル(予定)「2022-08-17 ベイズ統計勉強会 JuliaのStatistics読解第18回」
今回: StatsModels.jl, contrasts.jlのL.594から終了まで, terms.jlのL.382まで
次回: 準備が終われば永井本, 終わらなければStatsModels.jlの続き(terms.jlのL.383)から

2022-08-24¶

YouTube動画のタイトル(予定)「2022-08-24 ベイズ統計勉強会 JuliaのStatistics読解第19回」
今回: StatsModels.jlの続き(terms.jlのL.383)からschema.jlのL.129まで
次回: 準備が終われば永井本, 終わらなければStatsModels.jlの続き(schema.jlのL.131)から

2022-08-31¶

YouTube動画のタイトル(予定)(録画を忘れた)
今回: StatsModels.jlの続き(schema.jlのL.131)からtemporal_terms.jlまで
次回: 準備が終われば永井本, そうでなければformula.jlから

2022-09-07¶

YouTube動画のタイトル(予定)「2022-09-07 ベイズ統計勉強会 JuliaのStatistics読解第20回」
今回: 準備が終われば永井本, 終わらなければStatsModels.jlの続き(formula.jl)からmodelframe.jlのL.70まで
次回: 準備が終われば永井本, 終わらなければStatsModels.jlの続きmodelframe.jlのL.71から

2022-09-14¶

YouTube動画のタイトル(予定)「2022-09-14 ベイズ統計勉強会 JuliaのStatistics読解第20回」
- 録画忘れ
今回: 準備が終われば永井本, 終わらなければStatsModels.jlの続きmodelframe.jlのL.71から
- 5.1の理論的背景, 5.2のイジングの計算本体の理論の話, 特に5.2.2まで
次回: 永井本5.1のプログラムとお絵描き, 5.2.2の理論の続き

2022-09-21¶

YouTube動画のタイトル(予定)「2022-09-21 ベイズ統計勉強会 JuliaのStatistics読解第21回」
今回: 準備が終われば永井本5.1のプログラムとお絵描き, 5.2.2の理論の続き
- GitHub
- 終わらなければStatsModels.jlの続きmodelframe.jlのL.71から
- 写経した5.1の結果を眺めつつコード確認, 5.2の物理の解説追加, P.168のcalc_Si関数あたりまでをフォロー
次回: 永井本の残り, 次回は

2022-09-28¶

YouTube動画のタイトル(予定)「2022-09-28 ベイズ統計勉強会 JuliaのStatistics読解第22回」
今回: 永井本, calc_ΔEからと、MCMC解説・復習
- GitHub
- 終わらなければStatsModels.jlの続きmodelframe.jlのL.71から
- モンテカルロの理論から一通りの計算プログラムの解説まで
次回: 永井本の残り, 高速化の解説から, 終わったらJuliaの統計に戻る
- SymPyをちょっとやってみたい

2022-10-05¶

(録画はじめた?)
YouTube動画のタイトル(予定)「2022-10-05 ベイズ統計勉強会 JuliaのStatistics読解, sympy 第23回」
今回: 永井本, 残り, 高速化の解説から, 永井本の残り, sympy
- GitHub
- sympy/abc.pyのあと, algebras/quartenion.pyをfrom_axis_angleまで
次回: sympy, from_rotation_matrixから

2022-10-12¶

YouTube動画のタイトル(予定)「2022-10-12 ベイズ統計勉強会 sympy 第2回」
今回: sympy, quarternion.pyのfrom_rotation_matrixから
次回: sympy, quarternion.pyのarc_coplanarまで

2022-10-19¶

(録画はじめた?)
YouTube動画のタイトル(予定)「2022-10-19 ベイズ統計勉強会 sympy 第3回」
今回: sympy, quarternion.pyのvector_coplanarからcore/add.pyのflatten()まで
次回: sympy, core/add.pyのclass_key()から

2022-10-26¶

都合によりお休み

2022-11-02¶

録画忘れ
今回: sympy, core/add.pyのclass_key()から_eval_is_meromorphic()まで
次回: sympy, core/add.pyの_eval_is_algebraic_expr()から

2022-11-09¶

録画忘れ
今回: sympy, core/add.pyの_eval_is_algebraic_expr()から
次回: sympy, core/add.pyのas_real_imag()まで

2022-11-16¶

都合により休み

2022-11-23¶

祝日でお休み

2022-11-30¶

YouTube動画のタイトル(予定)「2022-11-30 ベイズ統計勉強会 sympy 第6回」
今回: sympy, core/add.pyの_eval_as_leading_termからcore/add.py最後まで
次回: F#/C#の何か, 探索中

2022-12-07¶

都合によりお休み

2022-12-14¶

YouTube動画のタイトル(予定)「2022-12-14 ベイズ統計勉強会」
今回: DiffSharp, Utils.fsのflatArrayAndShape6Dまで
次回: DiffSharp, Utils.fsのflatArrayAndShape6Dから

2022-12-21¶

都合により休み

2022-12-28¶

(録画はじめた?)
YouTube動画のタイトル(予定)「2022-12-28 ベイズ統計勉強会 DiffSharp 第2回」
今回: DiffSharp, Utils.fsのflatArrayAndShape6DからUtils.fsのL.457, indentNewLinesまで
次回: DiffSharp, Utils.fsのL.458, stringPadから

2023-01-04¶

年始でお休み

2023-01-11¶

今回: DiffSharp, Utils.fsのL.458, stringPadから最後, Extension.fsのL.159, Array6Dまで
次回: DiffSharp.Core, Extension.fsのL.162のスライシングに関するコメントから

2023-01-18¶

今回: DiffSharp.Core, Extension.fsのL.162のスライシングに関するコメントからBackend.fsまで
次回: Device.fsから

2023-01-25¶

今回: DiffSharp.Core, Device.fsからShape.fsのL.438まで
次回: Shape.fsのL.439以降, canExpandから

2023-02-01¶

お休み

2023-02-08¶

今回: DiffSharp.Core, Shape.fsのL.439以降, canExpandからRawTensor.fsのL.536, SolveTTまで
次回: DiffSharp.Core, RawTensor.fsのL.539, SqueezeTまで

2023-02-08¶

2023-02-15¶

今回: DiffSharp.Core, Diffsharp.fsのメインの部分
次回: SymPy

2023-02-22¶

SymPy documetation
今回: SymPy, matrices/common.pyのはじめから, L.817, _eval_jordan_blockまで.
次回: SymPy, matrices/common.pyのL.818, _eval_ones()から

2023-03-01¶

SymPy documetation
今回: SymPy, matrices/common.pyのL.818, _eval_ones()からL.1920のvalues()まで
次回: SymPy, matrices/common.pyのL.1925, class MatrixOperations(MatrixRequired)から

2023-03-08¶

SymPy documetation
今回: SymPy, matrices/common.pyのL.1925, class MatrixOperations(MatrixRequired)からL.2945, class MatriCommonまで
次回: SymPy, matrices/common.pyのL.2948, class _MinimalMatrixから

2023-03-15¶

お休み

2023-03-22¶

SymPy documetation
今回: SymPy, matrices/common.pyのL.2948, class _MinimalMatrixからmatrices/decomposition.pyのL.400, _cholesky_sparse()まで
次回: matrices/decomposition.pyのL.403, _LDLdecomposition()から

今後の予定: Juliaを勉強する¶

気になるコンテンツメモ: 『マンガと学ぶデータビジュアライゼーション』
Juliaでアルゴリズム
JuliaのStatisticsなどのライブラリのコードを読む
- JuliaStats.org
- Julia Statistics Repository
Julia学習: Kwong, HANDSON DESIGN PATTERNS AND BEST PRACTICES WITH JULIA
高いがちょっとほしい・読みたい: Nazarathy, Klok, Statistics with Julia-Fundamentals for Data Science, Machine Learning and Artificial Intelligence
Juliaで作って学ぶベイズ統計学サポートページ
イジングやりたい: 富谷昭夫・著『これならわかる機械学習入門』