差分プライバシーとは何か？ （定義 & 解釈編）
3. スライドの趣旨 取り扱う話題 • 差分プライバシー (en: Differential Privacy) という概念を紹介 1. 何をするためのものか？ 2. どの程度有益か？ 3. どの程度有益ではないか？ 4. 研究上の一般的課題は何か？ 3 4. スライドの趣旨 取り扱う話題 • 差分プライバシー (en: Differential Privacy) という概念を紹介 1. 何をするためのものか？ 2. どの程度有益か？ 3. どの程度有益ではないか？ 4. 研究上の一般的課題は何か？ スライド作成動機 • 筆者は差分プライバシーを研究 • 概念そのものが根本的にわかりづらく，お茶の間の話題にしづらい • 「これさえ読めばわかる」資料を用意したい 4
H24:Introduction to Statistical Topic Models
統計数理研究所 H24年度公開講座 「確率的トピックモデル」サポートページ 講師: 持橋大地 (統数研), 石黒勝彦 (NTTコミュニケーション科学基礎研究所) 講義スライド 持橋分 (2013/1/15) [PDF] (12MB) 石黒分 (2013/1/16) [PDF] ソフトウェア UM (Unigram Mixtures) um-0.1.tar.gz DM (Dirichlet Mixtures) dm-0.1.tar.gz, dm-0.2.tar.gz PLSI (Probabilistic Latent Semantic Indexing) plsi-0.03.tar.gz (外部サイト) LDA (Latent Dirichlet Allocation) lda-0.1.tar.gz 参考文献 「私のブックマーク: Latent Topic Model (潜在的トピックモデ
速水桃子「パターン認識と機械学習入門」
250. Reference "Pattern Recognition and Machine Learning" Christopher M. Bishop Springer; 1st ed. 2006. Corr. 2nd printing edition (October 1, 2007) "Truth and Probability" Frank Plumpton Ramsey (1926) "The physical basis of IMRT and inverse planning" S Webb British Journal of Radiology (2003) 76, 678-689 251. Wikipedia 渡辺慧 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B8%A1%E8%BE%BA%E6%85 %A7 『No Free Lunch T
相関と因果について考える：統計的因果推論、その(不)可能性の中心
3. 今回のもくじ イントロ -『相関と因果』再訪 基礎編 - 因果概念の変遷： 心の習慣 から 反事実 へ - 因果と確率論を繋ぐ：Pearlのdo演算子 実務編 - 重回帰とは因果構造分解酵素である - バックドア基準による変数選択 考察 - 因果推論の不可能性, モデル選択の３視点 4. 相関と因果は一致しない 86 女 性 84 の 平 82 均 寿 80 命 78 （歳） 30 34 38 NHKの放送受信契約数（百万） http://www.stat.go.jp/data/nihon/02.htm 元データ→ http://pid.nhk.or.jp/jushinryo/know/pdf/toukei2010.pdf 5. 相関と因果は一致しない 86 p < 0.00000002 女 2 性 84 R = 0.99 の 平 82 均 寿 80 命 78 （歳） 30 34 3
第15回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京( #TokyoWebmining 15th)－統計・ビジネス活用 祭り－ を開催しました - hamadakoichi blog
2011/11/06 "第15回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−統計・ビジネス活用 祭り−"を開催しました。 第15回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 15th)−大規模分散データマイニング 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。 AGENDA： ■Opening Talk： O1.「データマイニング+WEB勉強会＠東京 について」(15分) 講師 ： id:hamadakoichi [Twitter:@hamadak
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「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料