| 授業形態 |
講義
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| 授業の目的 |
統計的なデータ分析技術の理論を学び，原理を理解する．
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| 授業の到達目標 |
多変量統計解析を基礎として，データから知見，知識を探索する技術の理論を学ぶ．単にツールが使えるだけではなく適切な分析アルゴリズムの選択，結果の妥当性の評価が出来る様な技術を身に着ける．
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| 授業の内容および方法 |
講義(対面)を基礎とするが必要に応じて演習を行う
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| 授業の進め方 |
当初はデータサイエンスの検討に必要な数値計算技術，統計の考え方の基礎を学び，徐々に回帰，分類，次元削減などの実用的なデータサイエンス技術を学習する．
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| 授業キーワード |
多変量解析，線形代数，データサイエンス
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| テキスト（図書） |
| ISBN |
4000056530 |
| 書名 |
多変量解析入門 : 線形から非線形へ |
| 巻次 |
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| 著者名 |
小西,貞則,1948- |
| 出版社 |
岩波書店 |
| 出版年 |
2010 |
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| 参考文献（図書） |
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| 参考文献（その他）・授業資料等 |
随時指定又は配布する．
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| 成績評価の方法およびその基準 |
期末試験を評価基準とする．ただし，各回の課題が6回以上提出されていない場合には受験資格を失う．
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| 履修上の注意 |
線形代数を復習してください．
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| オフィスアワー |
随時
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| ディプロマポリシーとの関係区分 |
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| 使用言語区分 |
日本語のみ |
| その他 |
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シラバス参照／授業情報参照