コンテンツ シリーズ 特集・コラム
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メディアプログラミング入門
1-6　エラー解決の糸口
データマイニング入門
6-9 課題 (1)
最適化手法（数理手法III）
6-1 ラグランジュ乗数法（前回の復習、制約想定）
時系列解析（数理手法Ⅶ）
1-6　時系列の前処理（前期比・前年比）
データマイニング入門
4-8　NumPy (2)
計算機実験I
6-3　密行列の対角化の方法
コンピュータシステム概論
2-2　ソフトウェア構成管理 (2)
最適化手法（数理手法III）
10-8 最小木問題
工学のための現代数学入門（数理手法V）
3-4　2重積分の変数変換
確率過程論（数理手法VI）
3-6　コーシー・シュワルツの不等式と積の分布収束
データ駆動科学の数理（数理手法Ⅷ）
2-7　ペロン・フロベニウスの定理の証明（本体②）
コンピュータシステム概論
2-3　バージョン管理
統計データ解析 I
13-4　Rによる一元配置の実行
数値解析
2-11 行列とベクトルのノルム
統計データ解析 I
12-2　検定とは（前回の復習）2
数値解析
10-1　常微分方程式の数値解法（前回の復習）
工学のための現代数学入門（数理手法V）
10-7　対称群
コンピュータシステム概論
12-2　2 / 4秒ルール
統計データ解析 I
10-10 最尤法（離散分布）
統計データ解析 II
1-6　R言語とは　
コンピュータシステム概論
6-6　Linuxの構成(2)
統計データ解析 II
3-2　行列とその演算: 行列式とトレース
最適化手法（数理手法III）
4-6 ニュートン法の例題
確率過程論（数理手法VI）
8-5　到達時刻
データ駆動科学の数理（数理手法Ⅷ）
4-2　対角化の実用