MVA/2025 の履歴(No.20)

• 履歴一覧
• 差分 を表示
• 現在との差分 を表示
• ソース を表示
• MVA/2025 へ行く。
  • 1 (2025-09-08 (月) 11:09:17)
  • 2 (2025-09-08 (月) 12:08:19)
  • 3 (2025-09-10 (水) 13:27:53)
  • 4 (2025-09-13 (土) 14:10:55)
  • 5 (2025-09-14 (日) 12:15:51)
  • 6 (2025-09-16 (火) 10:22:43)
  • 7 (2025-09-16 (火) 15:42:23)
  • 8 (2025-09-25 (木) 17:51:29)
  • 9 (2025-09-30 (火) 10:44:01)
  • 10 (2025-10-02 (木) 15:14:33)
  • 11 (2025-10-03 (金) 14:12:27)
  • 12 (2025-10-15 (水) 18:14:15)
  • 13 (2025-10-16 (木) 07:56:53)
  • 14 (2025-10-20 (月) 11:20:20)
  • 15 (2025-10-25 (土) 18:18:01)
  • 16 (2025-10-30 (木) 14:15:59)
  • 17 (2025-11-13 (木) 16:03:46)
  • 18 (2025-11-21 (金) 09:32:48)
  • 19 (2025-11-27 (木) 15:56:19)
  • 20 (2025-12-03 (水) 14:00:16)
  • 21 (2025-12-11 (木) 18:01:00)
  • 22 (2025-12-19 (金) 17:15:38)
  • 23 (2026-01-05 (月) 12:52:34)

---

多変量解析及び演習 2025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†

• 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．
• 2025-10-15 おまけ課題のページを作成しました MVA/2025/omake
• 2025-09-09 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/2024 へどうぞ．

このウェブサイト共通のNews†

• 2026-07-13 TLABで2026年度後期-2027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

• 過去のNews

進行†

注意†

• 拡張子 .ipynb のファイルは，Google Colab の notebook です．
  • notebook は 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

おまけ†

MVA/2025/omake

ex01 0925(Thu) オリエンテーションと準備†

• 授業のページ MVA/2025/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†

ex15 0108(Thu)†

exam 0122(Thu) 定期試験†