LCE Kotisivu

S-114.600 Bayesilaisen mallintamisen perusteet

 

Erillistä luentomonistetta per luento ei ole, ellei erikseen mainittu.

Luennot

Luennolla ei toisteta kaikkea mitä kirjallisessa materiaalissa on, joten lukekaa luennon jälkeen siihen liittyvä kirjallinen materiaali.
16.9. 1. luento: taustaa, päättelyn periaatteet
Sivia 1. luku.
Suomenkielisenä lyhyenä introna suosittelen tekstiä Bayesilaiset menetelmät hahmontunnistuksessa
Kalvot 1
23.9. 2. luento: yksiparametriset mallit, binomi-, normaali- ja poissonjakauma
Sivia 2. luku.
Kalvot 2
30.9. 3. luento: moniparametriset mallit
Sivia 3.1-3.3 (lue itse läpi 3.4-3.5)
Kalvot 3
7.10. 4. luento: Monte Carlo
MacKay luku 30
Gilks et al. luku 1
Kalvot 4
14.10. 5. luento: MCMC jatkuu, Advanced MCMC, Monte Carlo error assessment, convergence assessment
MacKay luku 31
Gilks et al. luku 2
Probabilistic Inference using Markov Chain Monte Carlo Methods, s. 102--106
Inference and monitoring convergence
Kalvot 5
21.10. 6. luento: todennäköisyyksien määrittäminen
Sivia 5. luku
Kalvot 6
28.10. 7. luento: hierarkiset mallit, regressio
Kalvot 7
4.11. 8. luento: päätösteoria, mallin tarkistus
Bayesilainen päätöksenteko (luku 2)
Model checking and model improvement
Kalvot 8
11.11. 9. luento: mallin vertailu, mallin posteriori todennäköisyys ja Bayes Factor
Sivia 4. luku
Kalvot 9
18.11. 10. luento: mallin arviointi, vertailu ja valinta, odotettu hyöty
Kalvot 10 (päivitetty 2002-11-18)
25.11. ei luentoa
2.12. 11. luento: lyhyesti ei-parametriset mallit ja käänteisongelmat
yhteenveto, kertaus ja harjoitustöiden läpikäynti

Laskarit

23.9. 1. laskari:
Gelman et al. tehtäviä 1 (ympäröidyt)
30.9. 2. laskari:
Gelman et al. tehtäviä 2 (ympäröidyt)
7.10.-2.12. Ei laskareita, mutta luennoitsija voi neuvoa harjoitustöiden teossa.

Tästä sivusta vastaa Aki.Vehtari@hut.fi
Sivua on viimeksi päivitetty 18.11.2002
URL: http://www.lce.hut.fi/teaching/S-114.600/materiaali.html