MVA/2023 の履歴(No.14)

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• MVA/2023 へ行く。
  • 1 (2023-08-31 (木) 12:16:07)
  • 2 (2023-08-31 (木) 12:57:34)
  • 3 (2023-08-31 (木) 17:45:39)
  • 4 (2023-09-01 (金) 17:55:23)
  • 5 (2023-09-03 (日) 15:37:16)
  • 6 (2023-09-06 (水) 23:38:59)
  • 7 (2023-09-16 (土) 14:42:28)
  • 8 (2023-09-16 (土) 16:25:22)
  • 9 (2023-09-19 (火) 17:16:11)
  • 10 (2023-09-23 (土) 13:20:51)
  • 11 (2023-09-28 (木) 08:10:39)
  • 12 (2023-09-30 (土) 11:11:52)
  • 13 (2023-10-03 (火) 12:42:22)
  • 14 (2023-10-03 (火) 15:09:09)
  • 15 (2023-10-05 (木) 08:58:05)
  • 16 (2023-10-09 (月) 12:15:49)
  • 17 (2023-10-13 (金) 12:41:11)
  • 18 (2023-10-13 (金) 20:36:13)
  • 19 (2023-10-19 (木) 11:31:05)
  • 20 (2023-10-25 (水) 13:28:38)
  • 21 (2023-10-28 (土) 15:04:14)
  • 22 (2023-11-01 (水) 14:58:45)
  • 23 (2023-11-01 (水) 17:55:30)
  • 24 (2023-11-03 (金) 07:48:09)
  • 25 (2023-11-13 (月) 12:31:55)
  • 26 (2023-11-16 (木) 10:56:35)
  • 27 (2023-11-27 (月) 22:34:34)
  • 28 (2023-12-02 (土) 10:53:39)
  • 29 (2023-12-06 (水) 14:31:47)
  • 30 (2023-12-13 (水) 23:19:56)
  • 31 (2023-12-14 (木) 11:00:09)
  • 32 (2023-12-16 (土) 21:44:41)
  • 33 (2023-12-30 (土) 09:49:42)
  • 34 (2024-01-05 (金) 13:26:12)
  • 35 (2024-01-11 (木) 10:45:45)

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多変量解析及び演習 2023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 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．
  • 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†

この授業に関するお知らせ†

• 2023-08-31 このページを作成．まだないようがないよう． 昨年度の様子を知りたい方は MVA/2022 へどうぞ．

このウェブサイト共通のNews†

• 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．

• 2023-08-12 この日に瀬田1号館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 は前日夜から当日夜まで停止します．TLabMoodleも． その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．

• 2023-07-18 TLABで2023年度後期-2024年度に特別研究（卒業研究）やりたいひと募集中．（募集は終了しました） 詳細はこちら

• 過去のNews

進行†

おまけ†

omake おまけ課題

• 2023-09-28 omake01 を出題しました
• 2023-10-05 omake02 を出題しました

ex01 0921(Thu) オリエンテーションと準備†

• 授業のページ MVA/2023/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 0928(Thu) 回帰分析の復習†

• 授業のページ MVA/2023/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 1005(Thu) 重回帰分析(1)†

• Notebook
  • ex03notebookA.ipynb 重回帰分析(1)
  • ex03notebookB.ipynb 演習課題
  • ex03notebookC.ipynb 演習課題

ex04 1012(Thu) 重回帰分析(2)†

工事中

• Colab の出力を固定幅にしよう
• Notebook
  • ex04notebookA.ipynb 重回帰分析(2)
  • ex04notebookB.ipynb 演習課題

ex05 1019(Thu) 主成分分析(1)†

工事中

• 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 1026(Thu) 主成分分析(2)†

工事中

• 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

ex07 1102(Thu) 多次元正規分布(1)†

工事中

• Notebook
  • ex07notebookA.ipynb 多次元（変量）正規分布 (1)
  • ex07notebookB.ipynb 演習問題 - 多次元正規分布と親しくなろう
  • ex07notebookC.ipynb 演習問題 - データを観察しよう

ex08 1109(Thu) 多次元正規分布(2)†

工事中

• Notebook
  • ex08notebookA.ipynb 多次元（変量）正規分布 (2)
  • ex08notebookB.ipynb 演習問題 - 多次元正規分布ともっと親しくなろう

ex09 1116(Thu)†

お休み 1123(Thu) 勤労感謝の日†

ex10 1130(Thu)†

ex11 1207(Thu)†

ex12 1214(Thu)†

ex13 1221(Thu)†

ex14 0111(Thu)†

ex15 0118(Thu)†

exam 0125(Thu)†