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）