2018年前期に、統計解析という大学院生・学部生向けの講義で、スパース推定(Lasso)を扱いました。 Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Martin Wainwright, ”Statistical Learning with Sparsity: The Lasso and Generalizations”という書籍を2017年後期に学生と読んでみて、専門の研究者でないと読破はむずかしいと思いました。悔しかったので、解けばそのテキストの内容を理解できるような演習問題を用意し、2018年の前期の講義を迎えました。座学で講義をしても寝る学生が多い昨今で、私は自分で作成したビデオを配布し、それを見た前提で講義の時間は、演習問題を解かせました。簡単なRのプログラミング、数式の証明などです。
問題は129問にもおよびました。今回は、講義の人気が高く、大学院だけで89名の登録がありました。全問の提出は難しかったと思いますが、75名が単位を取得し(この他学部が5名)、そのうちの半数以上が100点の成績(100問以上の提出)になりました。見ていただければわかりますが、やさしい問題はほとんどありません。これらの問題で100問解くと、充実感があったはずです。
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