研究テーマ: 統計解析、特に計算機や情報科学への応用を意識したデータ科学
- スパース推定 (Lassoとその応用)
- 確率的グラフィカルモデル(ベイジアンネットワーク、マルコフネットワーク)の構造学習 [鈴木]
(ビデオによる解説) - 連続な変量を含む相互情報量、条件付相互情報量の推定 [鈴木]
- 機械学習のゲノム解析への適用 [鈴木]
- 情報幾何 [田中]
- 量子系の統計推測 [田中]
- ベイズ統計 [田中、鈴木]
- モデル選択 [鈴木]
- わたなべいず[鈴木]
鈴木譲教授は、下平英寿前教授の後任として、2017年4月に統計数理講座に着任しました。計算機や情報科学への応用を意識したデータ科学という点では、下平前教授と同じ方針です。たとえば、ベイジアンネットワークのRパッケージを発表するなど、プログラミングに関して、(学者というより)職人に近いものをもっています。しかし、機械学習の数理１００問シリーズ（鈴木譲 著）等を通して、数学の基礎をしっかりさせ、直感だけにたよらず論理によって、真偽を見極める姿勢を身に着けるようにしてもらっています。
