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項目
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内容
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講義資料
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動画 |
| 1 | ガイダンス | 講義ガイダンス：ソフトウェア使い方とレポート作成作法 （初め にコ コを読んでください） | Text | mov1 |
| 2 | データの取得と操作 | 様々なデータを収集の仕方，この加工の仕方，さらにクロス集計，ヒートマップなどを学ぶ。 | Text1, Text2 |
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| 3 | データの視覚化 | 様々なデータに適するプロット技法を学ぶ。これを通して、視覚化の意義について考える。 | Text1 | mov3 |
| 4 | 統計分析の基礎 | 確率論の基礎としての基本統計量を学ぶ。次に、区間推定、仮説検定などについて学ぶ。 | Text1, Text2 | mov4 |
| 5 | 回帰分析1 | 単回帰分析、多項式モデルなどについて学ぶ。 | Text | mov5 |
| 6 | 回帰分析2 | 重回帰分析や一般化線形モデルを用いた分析を学ぶ。 | Text | mov6 |
| 7 | パターン認識1 | データの識別手法として，SVMなどについて学ぶ。 | Text1, SVM, kNN | mov7 |
| 8 | パターン認識2 | データ分類としてクラスタリングなどについて学ぶ。 | kMean, Agglo | mov8 |
| 9 | 動的システムの表現 | 微分方程式で表される動的システムの1次応答、2次応答の見方を説明して、その分析に関する知 識とスキルを学ぶ。 | Text | mov9 |
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時系列データの推定と予測 | 時系列データの特徴を知ったうえで，統計的な推定論を通した予測モデルの求め方を学ぶ。 |
ARMA, ARIMA, Stock | mov10 |
| 11 | 周波数分析 | データが有する特徴量を周波数成分やパワースペクトルで表されることを学んだ後に，周波数領域 でのデータ処理について学ぶ。 | Text | mov11 |
| 12 | 画像処理 | 身の回りにある空間データの収集法，その分析法，評価法などについて学ぶ。 | Text | mov12 |