COURSE

コース紹介
【データサイエンス 『基礎コース』】

データ科学のための数理

開講場所:
提供:大阪大学
講師:髙野 渉
開講日時:2020年4月10日 ~
受講対象者:院生(修士/博士前期)・院生(博士/博士後期)
評価方法:期末テストにて評価を行う
受講生へのコメント:

膨大な多変量データから有益な情報を抽出するための統計および最適化理論の基礎を学習する.

第1回目 行列1(階数,固有値,計量,写像関数と空間)
第2回目 行列2(方程式と一般化逆行列)
第3回目 最適化計算1(線形計画法)
第4回目 最適化計算2(非線形計画法)
第5回目 最適化計算3(二次計画法)
第5回目 最適化計算4(動的計画法)
第6回目 統計数理基礎1(正規分布,相関解析)
第7回目 統計数理基礎2(正規分布とデータ同化)
第8回目 統計数理基礎3(ベイズの定理)
第9回目 多変量解析の基礎数理1(主成分分析)
第10回目 多変量解析の基礎数理2(非線形主成分分析)
第11回目 多変量解析の基礎数理3(判別分析)
第12回目 データ識別と予測1(教師なしクラスタリング)
第13回目 データ識別と予測2(教師ありクラスタリング)
第14回目 データ識別と予測3(線形回帰分析)
第15回目 "データ識別と予測4(非線形回帰分析)

履修登録の締切日

2020年9月30日

履修登録の注意事項

※本科目は単位互換対象科目のため、大学での履修登録が必要です。詳細は所属大学のDuEX担当事務へお問い合わせください。 新型コロナウイルスの影響により内容は変更の場合がございます。