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週末的なToDo

卒研

たてこみまくっている。。。

卒論

カーネル重回帰のところで最適なhのベクトルを決めるところの問題は、とりあえず本に載っていなかったので今週はやらなくてもよさげになった。まあ、いつかはやらないといけないんですが。。。

で、たぶん最小二乗CV評価関数でhをベクトルにした版を最小化するんだろうけど、とりあえずまだベクトル表記のやつが分かってないし、最小二乗CV評価関数を最小にするとどういう意味で最適か、というのについて答えないといけない。この辺を先生に聞いてみる。あんまりhogehoge収束とかな話が出てくるとついていけなくなりそうで怖い。

  • 最小にする式の定式化とアルゴリズム
  • 最小化するに相応しい確率統計的な理由

の両方が必要ということ。

多変数の最小二乗CV評価関数については密度推定の話でも出てくる。なので、CV({\bf H}):R^n \rightarrow Rについての最小化とかのコードの練習をしておくとよいかもしれない、というかやっておかなければならない。行列とかベクトルに惑わされすぎな付近が実力不足の表われ。

というわけで、

  • 多変数での密度推定のplot
  • 多変数での密度推定における最適なhベクトルを最小二乗CV評価関数で決定
  • hをgivenとしたもとでの、カーネル重回帰を実装
  • この辺にいくまでの数式展開をpptとかにまとめる

などは最低限必要とされているところ。最低限といいつつ、結構な量があるのでこなせるか分からないんだけど、中間発表が一ヶ月後にあることを考えると予定を遅らせたくはない。

options, futures

4章が僕の担当なんですが、確実に2週間を要しそうです。ごめんなさい。。。

数式がなんの予告もなしに導入されていたりするので、自分で導いたりとか、生保、証券の本とかを引っ張り出して納得行く形にしているところ

4年生ゼミ

UMVUEとかがそろそろ登場してくるんだけど、完備性について示すところの証明がいまいち分かってないので、理論統計学の資料を見ながら考えないといけない。この辺を参考にしながら。あと、問題ただ解くだけじゃなくって、色んな概念が自分の理解で合っているかを先生の前で説明して確認しないといけない。というわけで、軽く説明できるレベルまでやっておかないとゼミやる意味がない。