2025年度「多変量解析及び演習」
- 対象: 龍谷大学 先端理工学部 （2年後期）
- 担当: 高橋隆史
- リンクいろいろ
- この科目の履修要項等は Webシラバス を参照してください．
- 龍大 Teams 上のこの科目のチーム: 参加法は こちら に書いてあります．
- この科目のMoodleコース 第1回の授業で参加法を説明します．詳しくは こちら．
- 学習の参考になる情報
お知らせ
- 2026-02-07 成績集計の結果 を公開しました．
- 2026-01-22 この日がこの科目の定期試験です．詳しくは授業中に & Teams でアナウンスします．
- 2025-11-13 この日の授業時間中に小テストを実施予定です．詳しくは授業中に & Teams でアナウンスします．
- 2025-09-09 このページを作成．まだないようがないよう．
進行
注意
- 拡張子
.ipynbのファイルは，Google Colab の notebook です． - notebook は この科目の GitHub リポジトリ に置いてあります
- notebook の扱い方については，第1回のページの Google Colab を使えるようになる を参照してください
- 自分がコピーした Colab Notebook ファイルは，デフォルトでは Google Drive の 「マイドライブ」 https://drive.google.com/drive/my-drive の中の「Colab Notebooks」に保存されてます．
- Colab notebook を実習室のプリンタで印刷する方法
ex01 0925(Thu) オリエンテーションと準備
- 授業のページ ex01
- Notebook
- MVA2025_ex01notebookA.ipynb 多変量解析とは / ベクトルと行列
- MVA2025_ex01notebookB.ipynb 回帰分析の復習 / Python, NumPy, Matplotlib の初歩
- MVA2025_ex01notebookC.ipynb 演習課題
ex02 1002(Thu) 回帰分析の復習 / NumPy の初歩
- Notebook
- MVA2025_ex02notebookA.ipynb 回帰分析と最小二乗法
- MVA2025_ex02notebookB.ipynb NumPy の初歩その2 / NumPy で最小二乗法の問題を解く
- MVA2025_ex02notebookC.ipynb 演習課題
ex03 1009(Thu) 重回帰分析(1)
- Notebook
- MVA2025_ex03notebookA.ipynb 重回帰分析(1)
- MVA2025_ex03notebookB.ipynb Python + NumPy で重回帰分析
- MVA2025_ex03notebookC.ipynb 演習課題
ex04 1016(Thu) 重回帰分析(2)
- Notebook
- MVA2025_ex04notebookA.ipynb 重回帰分析(2)
- MVA2025_ex04notebookB.ipynb 演習課題: アパート・マンションの家賃を説明する重回帰分析
- MVA2025_ex04notebookC.ipynb 演習課題: 体力測定データの重回帰分析
ex05 1023(Thu) 線形代数の復習(1)
- Notebook
- MVA2025_ex05notebookA.ipynb 線形代数の復習(1)
- MVA2025_ex05notebookB.ipynb 演習課題
- MVA2025_ex05notebookC.ipynb 分散共分散行列 / 次回に備えて実験しよう
ex06 1030(Thu) 主成分分析(1) + 線形代数の復習(2)
- Notebook
- MVA2025_ex06notebookA.ipynb 主成分分析(1)
- MVA2025_ex06notebookB.ipynb 演習課題: 国数英データおよび外食支出金額データの主成分分析
- MVA2025_ex06notebookC.ipynb 線形代数の復習(2)
ex07 1106(Thu) 主成分分析(2)
- Notebook
- MVA2025_ex07notebookA.ipynb 主成分分析(2)
- MVA2025_ex07notebookB.ipynb 演習課題: 国数英データおよび外食支出金額データの主成分分析
ex08 1113(Thu) 小テスト＋α
小テスト．詳しいことは授業中に & Teams 上でお知らせする予定です．
- Notebook
- MVA2025_ageestimation.ipynb 重回帰分析の応用: 顔画像からの年齡推定
- MVA2025_catPCA.ipynb 主成分分析の応用: 猫顔画像の次元圧縮，再構成，生成
ex09 1120(Thu) 多次元正規分布(1)
- Notebook
- MVA2025_ex09notebookA.ipynb 多次元正規分布(1)
- MVA2025_ex09notebookB.ipynb 演習課題: 多次元正規分布と親しくなろう(1)
- MVA2025_ex09notebookC.ipynb 演習課題: 多次元正規分布と親しくなろう(2)
ex10 1127(Thu) 多次元正規分布(2)
- Notebook
- MVA2025_ex10notebookA.ipynb 多次元正規分布(2)
- MVA2025_ex10notebookB.ipynb 演習課題: データに正規分布を当てはめてみよう＋手計算
- MVA2025_ex10notebookC.ipynb 演習課題: 確率密度推定の実験 / 確率密度推定の応用
ex11 1204(Thu) 判別分析(1)
- Notebook
- MVA2025_ex11notebookA.ipynb 判別分析(1)
- MVA2025_ex11notebookB.ipynb 演習課題: 手計算で / コンピュータで判別分析
- MVA2025_ex11notebookC.ipynb 演習課題: 乳がん診断データの2クラス判別
ex12 1211(Thu) 判別分析(2)
- Notebook
- MVA2025_ex12notebookA.ipynb 判別分析(2)
- MVA2025_ex12notebookB.ipynb 判別分析に関する補足
- MVA2025_ex12notebookC.ipynb 演習課題: 手書き数字識別
ex13 1218(Thu) クラスター分析／クラスタリング
- Notebook
- MVA2025_ex13notebookA.ipynb クラスター分析／クラスタリング
- MVA2025_ex13notebookB.ipynb 演習問題: 外食支出金額データのクラスタリング / K-平均法の実験
- MVA2025_ex13notebookC.ipynb 演習問題 - 猫顔画像および手書き数字画像のクラスタリング
ex14 1225(Thu) 時系列解析入門
- Notebook
- MVA2025_ex14notebookA.ipynb 時系列解析入門
- MVA2025_ex14notebookB.ipynb 演習課題: アイスクリーム購入額データの時系列解析
- MVA2025_ex14notebookC.ipynb 演習課題: 音のデータの解析
ex15 0108(Thu) 多変量解析から機械学習へ
- Notebook
- MVA2025_ex15notebookA.ipynb 多変量解析から機械学習へ − 識別問題の例 −
- MVA2025_ex15notebookB.ipynb 機械学習のデモ