MVA/2022

多変量解析及び演習 2022年度†

• 対象: 龍谷大学 先端理工学部 （2年後期）
• 担当: 高橋隆史
• リンクいろいろ
  • この科目の履修要項等は Webシラバス を参照して下さい．
  • 龍大Teams上のこの科目のチーム 参加法は↓の「大事なお知らせ」に書いてます
  • この科目のMoodleコース 第1回の授業で参加法を説明します．詳しくは こちら．
  • https://callta.math.ryukoku.ac.jp/ Web質問予約システム callTA （by 樋口先生）
  • 学習の参考になる情報

大事なお知らせ†

この授業に関するお知らせ†

• 2023-02-06 成績集計の結果です: MVA/result/2022
• 2023-01-12 0126木の定期試験に関するお知らせを Teams の方に投稿しています．
• 2022-12-08 1215木 ex13 の授業では音のデータを扱います．実際に音を出してみる実習課題をやってもらう予定ですので，イヤフォンかヘッドフォンを持参してください．
• 2022-11-01 1110木 ex08 に小テストを実施します．詳細は授業中に説明します
• 2022-10-28 なんとなく，進行 の授業回ごとの項目の並び順をこれまでと逆にしてみました．Moodle の方も．
• 2022-10-11 学習の参考になる情報 に参考図書などの情報を追記しておきました
• 2022-09-14 大事なお知らせ
  • この科目の授業は主に 1-542 情報実習室で行います．初回はそちらへ集合してください． また，ノートPCを持参してください．
  • 龍大Teams上のこの科目のチーム に初回の授業までに参加しておいてください．手順は↓の通り

    Teams アプリで「チームに参加」をクリック，「チームコード」を求められたら→を入力: 5w5m3h8

• 2022-09-05 このページを作成．まだないようがないよう．

このウェブサイト共通のNews†

• 2023-08-12 この日に瀬田1号館の計画停電が予定されているため，このウェブサーバ www-tlab.math.ryukoku.ac.jp は前日夜から当日夜まで停止します．TLabMoodleも． その後もしばらくの間は，メンテナンスのために長時間停止する場合があります．

• 2023-07-18 TLABで2023年度後期-2024年度に特別研究（卒業研究）やりたいひと募集中． 詳細はこちら

• 2023-07-01 高橋研メンバーが画像の認識・理解シンポジウム MIRU2023で発表します．

  7月26日水 11:45-13:00 OS2B: オーラル2B（異常検知・車載／ロボットビジョン・医用画像処理） & 同日 14:30-16:30 のインタラクティブセッション
  OS2B-S9: 中世古真吾，高橋隆史 (龍谷大)，「CNNから抽出した画像特徴量の線形回帰に基づく画像の異常検出」

• 過去のNews

進行†

Table of Contents

注意 ex15 0112(Thu) 時系列解析 ex14 1222(Thu) 標本化，高速フーリエ変換 ex13 1215(Thu) 直交展開，離散コサイン変換，離散フーリエ変換 ex12 1208(Thu) クラスター分析／クラスタリング ex11 1201(Thu) 判別分析(2) ex10 1124(Thu) 判別分析(1) ex09 1117(Thu) 多次元（多変量）正規分布(2) ex08 1110(Thu) これまでのまとめ ex07 1103(Thu) 多次元（多変量）正規分布(1) ex06 1027(Thu) 主成分分析(2) ex05 1020(Thu) 主成分分析(1) ex04 1013(Thu) 重回帰分析(2) ex03 1006(Thu) 重回帰分析(1) ex02 0929(Thu) 回帰分析の復習 ex01 0922(Thu) オリエンテーションと準備 おまけ課題

注意†

• 動画は，Microsoft Stream で配信してます．
  • この授業の Teams チーム参加者のみが閲覧できます． ユーザ名とパスワードが求められたら全学統合認証ので．
  • 授業動画一覧
• 拡張子 .ipynb のファイルは，Google Colab の notebook です．
  • notebook の扱い方については，第1回のページの Google Colab を使えるようになる を参照してください
  • 自分がコピーした Colab Notebook ファイルは，Google Drive の 「マイドライブ」 https://drive.google.com/drive/my-drive の中の「Colab Notebooks」に保存されてます．

ex15 0112(Thu) 時系列解析†

• 授業のページ MVA/2022/ex15
• Notebook
  • ex15notebookA.ipynb 時系列解析入門
  • ex15notebookB.ipynb 演習問題 - 時系列解析してみよう

ex14 1222(Thu) 標本化，高速フーリエ変換†

• 授業のページ MVA/2022/ex14
• Notebook
  • ex14notebookA.ipynb 標本化，高速フーリエ変換
  • ex14notebookB.ipynb 演習問題 - 標本化
  • ex14notebookC.ipynb 機械学習のデモ

ex13 1215(Thu) 直交展開，離散コサイン変換，離散フーリエ変換†

• 授業のページ MVA/2022/ex13
• Notebook
  • ex13notebookA.ipynb 直交展開，離散コサイン変換，離散フーリエ変換
  • ex13notebookB.ipynb 演習問題 - 大津市の気温の DCT と DFT／音のデータの DFT
  • ex13notebookC.ipynb 演習問題 - ギターの音を分析しよう／2次元DCTと画像圧縮

ex12 1208(Thu) クラスター分析／クラスタリング†

• 授業のページ MVA/2022/ex12
• Notebook
  • ex12notebookA.ipynb クラスター分析／クラスタリング
  • ex12notebookB.ipynb 演習問題 - 外食支出金額による県庁所在市のクラスタリング
  • ex12notebookC.ipynb 演習問題 - 猫顔画像と手書き数字画像のクラスタリング

ex11 1201(Thu) 判別分析(2)†

• 授業のページ MVA/2022/ex11
• Notebook
  • ex11notebookA.ipynb 判別分析 (2)
  • ex11notebookB.ipynb もっと判別分析してみよう
  • ex11notebookC.ipynb 手書き数字認識してみよう

ex10 1124(Thu) 判別分析(1)†

• 授業のページ MVA/2022/ex10
• Notebook
  • ex10notebookA.ipynb 判別分析 (1)
  • ex10notebookB.ipynb ライブラリを使って判別分析してみよう
  • ex10notebookC.ipynb 演習問題

ex09 1117(Thu) 多次元（多変量）正規分布(2)†

• 授業のページ MVA/2022/ex09
• Notebook
  • ex09notebookA.ipynb 多次元（変量）正規分布 (2)
  • ex09notebookB.ipynb 演習問題 - 多次元正規分布ともっと親しくなろう

ex08 1110(Thu) これまでのまとめ†

小テストを実施予定．詳細は授業中に説明します

• 授業のページ MVA/2022/ex08
• Notebook
  • ageestimation.ipynb 重回帰分析の応用: 顔画像からの年齡推定
  • catPCA.ipynb 主成分分析の応用: 猫顔画像の次元圧縮，再構成，生成

ex07 1103(Thu) 多次元（多変量）正規分布(1)†

祝日ですが授業実施日です ;_;

• 授業のページ MVA/2022/ex07
• Notebook
  • ex07notebookA.ipynb 多次元（変量）正規分布 (1)
  • ex07notebookB.ipynb 演習問題 - 多次元正規分布と親しくなろう

ex06 1027(Thu) 主成分分析(2)†

• 授業のページ MVA/2022/ex06
• Notebook
  • ex06notebookA.ipynb 主成分分析(2)
  • ex06notebookB.ipynb Python + NumPy で主成分分析をやってみよう ver.2
  • ex06notebookC.ipynb 演習課題

ex05 1020(Thu) 主成分分析(1)†

• 授業のページ MVA/2022/ex05
• Notebook
  • ex05notebookA.ipynb 主成分分析(1)
  • ex05notebookB.ipynb Python + NumPy で主成分分析をやってみよう
  • ex05notebookC.ipynb 演習課題

ex04 1013(Thu) 重回帰分析(2)†

• 授業のページ MVA/2022/ex04
• Notebook
  • ex04notebookA.ipynb 重回帰分析(2)
  • ex04notebookB.ipynb 演習課題

ex03 1006(Thu) 重回帰分析(1)†

• 授業のページ MVA/2022/ex03
• Notebook
  • ex03notebookA.ipynb 重回帰分析(1)
  • ex03notebookB.ipynb 演習課題
  • ex03notebookC.ipynb 演習課題

ex02 0929(Thu) 回帰分析の復習†

• 授業のページ MVA/2022/ex02
• Notebook
  • ex02notebookA.ipynb ［復習］回帰分析
  • ex02notebookB.ipynb Python + NumPy で行列の計算
  • ex02notebookC.ipynb ［演習課題］単回帰分析

ex01 0922(Thu) オリエンテーションと準備†

• 授業のページ MVA/2022/ex01
• Notebook
  • ex01notebookA.ipynb 多変量解析とは
  • ex01notebookB.ipynb ［復習］回帰分析 / Python, NumPy, Matplotlib の初歩
  • ex01notebookC.ipynb 演習課題

おまけ課題†

• MVA/2022/omake

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龍谷大学
　先端理工/数理
　　高橋隆史
　　　時間割/2023

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