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

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開講場所:TBA
提供:大阪大学
講師:高野 渉
開講日時:金曜1限
受講対象者:博士後期課程学生,社会人
評価方法:期末テスト(60%)と出席(40%)を総合して評価を行う

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.

シラバス

第1回目 2018年04月20日 行列1 階数,固有値,計量,写像関数と空間
第2回目 2018年04月27日 行列2 方程式と一般化逆行列
第3回目 2018年05月11日 最適化計算1 線形計画法
第4回目 2018年05月18日 最適化計算2 非線形計画法
第5回目 2018年05月25日 最適化計算3 二次計画法
第6回目 2018年06月01日 最適化計算4 動的計画法
第7回目 2018年06月08日 統計数理基礎1 正規分布,相関解析
第8回目 2018年06月15日 統計数理基礎2 正規分布とデータ同化
第9回目 2018年06月22日 統計数理基礎3 ベイズの定理
第10回目 2018年06月29日 多変量解析の基礎数理1 主成分分析
第11回目 2018年07月06日 多変量解析の基礎数理2 非線形主成分分析
第12回目 2018年07月13日 多変量解析の基礎数理3 判別分析
第13回目 2018年07月20日 データ識別と予測1 教師なしクラスタリング
第14回目 2018年07月27日 データ識別と予測2 教師ありクラスタリング
第15回目 2018年08月03日 データ識別と予測3 線形回帰分析
第16回目 2018年08月10日 データ識別と予測4 非線形回帰分析

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