MVA/2022
の履歴(No.21)
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履歴一覧
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MVA/2022
へ行く。
1 (2022-09-05 (月) 22:15:31)
2 (2022-09-05 (月) 22:18:39)
3 (2022-09-12 (月) 15:33:54)
4 (2022-09-14 (水) 15:56:29)
5 (2022-09-14 (水) 15:57:13)
6 (2022-09-15 (木) 11:41:31)
7 (2022-09-19 (月) 18:12:39)
8 (2022-09-22 (木) 12:38:33)
9 (2022-09-22 (木) 19:19:59)
10 (2022-09-26 (月) 10:15:02)
11 (2022-09-29 (木) 10:16:35)
12 (2022-10-02 (日) 20:33:22)
13 (2022-10-04 (火) 20:56:47)
14 (2022-10-05 (水) 22:18:10)
15 (2022-10-06 (木) 10:28:21)
16 (2022-10-09 (日) 14:29:29)
17 (2022-10-09 (日) 23:14:20)
18 (2022-10-11 (火) 15:33:44)
19 (2022-10-18 (火) 17:17:00)
20 (2022-10-23 (日) 16:41:03)
21 (2022-10-25 (火) 00:53:19)
22 (2022-10-28 (金) 12:04:11)
23 (2022-10-31 (月) 22:38:08)
24 (2022-11-01 (火) 10:04:52)
25 (2022-11-01 (火) 13:12:15)
26 (2022-11-03 (木) 08:45:43)
27 (2022-11-09 (水) 22:22:19)
28 (2022-11-10 (木) 12:44:01)
29 (2022-11-14 (月) 10:41:52)
30 (2022-11-20 (日) 12:46:39)
31 (2022-11-26 (土) 17:57:53)
32 (2022-12-03 (土) 18:45:36)
33 (2022-12-07 (水) 20:56:39)
34 (2022-12-08 (木) 12:55:52)
35 (2022-12-13 (火) 19:22:58)
36 (2022-12-21 (水) 15:43:49)
37 (2023-01-07 (土) 13:52:46)
38 (2023-01-13 (金) 14:25:32)
多変量解析及び演習 2022年度
†
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
を参照して下さい.
龍大Teams上のこの科目のチーム
参加法は↓の「大事なお知らせ」に書いてます
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
.
https://callta.math.ryukoku.ac.jp/
Web質問予約システム callTA (by 樋口先生)
学習の参考になる情報
↑
大事なお知らせ
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↑
この授業に関するお知らせ
†
2022-10-11
学習の参考になる情報
に参考図書などの情報を追記しておきました
2022-09-14
大事なお知らせ
この科目の授業は主に 1-542 情報実習室で行います.初回はそちらへ集合してください.
また,
ノートPCを持参してください.
龍大Teams上のこの科目のチーム
に初回の授業までに参加しておいてください.手順は↓の通り
Teams アプリで「チームに参加」をクリック,「チームコード」を求められたら→を入力:
5w5m3h8
2022-09-05
このページを作成.まだないようがないよう.
このウェブサイト共通のNews
†
2024-08-12
この日に瀬田学舎の計画停電が予定されているため,このウェブサーバ www-tlab.math.ryukoku.ac.jp や TLabMoodle は前日夜から当日夜まで停止します.再起動後も,しばらくの間はメンテナンスのために長時間停止する場合があります.
2024-07-12
TLABで2024年度後期-2025年度に特別研究(卒業研究)やりたいひと募集中.
詳細は
こちら
2024-03-07
このウェブサーバ www-tlab とその上にある
TLAB Moodle
のアップデートを行いました.Moodle は見た目も結構変わってます.
過去のNews
↑
進行
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注意
†
動画は,Microsoft Stream で配信してます.
この授業の Teams チーム参加者のみが閲覧できます. ユーザ名とパスワードが求められたら全学統合認証ので.
授業動画一覧
拡張子 .ipynb のファイルは,Google Colab の notebook です.
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,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.
↑
ex01 0922(Thu) オリエンテーションと準備
†
授業のページ
MVA/2022/ex01
Notebook
ex01notebookA.ipynb
多変量解析とは
ex01notebookB.ipynb
[復習]回帰分析 / Python, NumPy, Matplotlib の初歩
ex01notebookC.ipynb
演習課題
↑
ex02 0929(Thu) 回帰分析の復習
†
授業のページ
MVA/2022/ex02
Notebook
ex02notebookA.ipynb
[復習]回帰分析
ex02notebookB.ipynb
Python + NumPy で行列の計算
ex02notebookC.ipynb
[演習課題]単回帰分析
↑
ex03 1006(Thu) 重回帰分析(1)
†
授業のページ
MVA/2022/ex03
Notebook
ex03notebookA.ipynb
重回帰分析(1)
ex03notebookB.ipynb
演習課題
ex03notebookC.ipynb
演習課題
↑
ex04 1013(Thu) 重回帰分析(2)
†
授業のページ
MVA/2022/ex04
Notebook
ex04notebookA.ipynb
重回帰分析(2)
ex04notebookB.ipynb
演習課題
↑
ex05 1020(Thu) 主成分分析(1)
†
授業のページ
MVA/2022/ex05
Notebook
ex05notebookA.ipynb
主成分分析(1)
ex05notebookB.ipynb
Python + NumPy で主成分分析をやってみよう
ex05notebookC.ipynb
演習課題
↑
ex06 1027(Thu) 主成分分析(2)
†
授業のページ
MVA/2022/ex06
Notebook
ex06notebookA.ipynb
主成分分析(2)
ex06notebookB.ipynb
Python + NumPy で主成分分析をやってみよう ver.2
ex06notebookC.ipynb
演習課題
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ex07 1103(Thu)
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祝日ですが授業実施日です ;_;
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ex08 1110(Thu)
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ex09 1117(Thu)
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ex10 1124(Thu)
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ex11 1201(Thu)
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ex12 1208(Thu)
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ex13 1215(Thu)
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ex14 1222(Thu)
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ex15 0112(Thu)
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おまけ課題
†
MVA/2022/omake