コンテンツ シリーズ 特集・コラム
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データマイニング入門
2-7　Pythonの基礎(7)
データマイニング入門
1-1　講義概要
統計データ解析 I
8-1　確率分布（つづき）
数値解析
12-2　楕円型偏微分方程式の解法 2
データマイニング入門
8-6 課題(2)
確率過程論（数理手法VI）
9-5　確率積分
最適化手法（数理手法III）
13-4 分枝限定法②
確率過程論（数理手法VI）
6-2　5.1.3　積分値（期待値）の一意性、連続性および存在
統計データ解析 I
3-3　演習3-1
工学のための現代数学入門（数理手法V）
11-6　III-2-6-2　4次方程式の解と群S4、A4
工学のための現代数学入門（数理手法V）
4-3　外微分
データ駆動科学の数理（数理手法Ⅷ）
11-1　復習
最適化手法（数理手法III）
1-4　最適化問題の例③:最適設計（基本的な例題）
複素解析学I
複素解析学I　-3（後半）
講義の内容 ・級数の絶対収束と一様収束，優級数・べき級数の収束半径（上極限の復習）・収束円の中ではべき級数は項別微分可能・指数関数と三角関数のべき級数での定義・指数関数の周期とπの定義 ［目次］［00:00:00］収束円上での振舞［00:19:30］べき級数の微分：収束円の中ではべき級数は項別微分可能［00:45:06] 指数関数と三角関数のべき級数での定義［00:58:07] 指数関数の周期とπの定義［01:10:32] 対数関数［01:19…
コンピュータシステム概論
11-3　HTTP / URI, URL / DOM
メディアプログラミング入門
4-3　テキストのベクトル空間モデル：演習
最適化手法（数理手法III）
6-5 最適性条件の観察
確率過程論（数理手法VI）
6-5　5.2.3　いくつかの性質（2）
最適化手法（数理手法III）
5-1 準ニュートン法
文科系のための線形代数・解析II
線形代数の応用（主成分分析、Google行列とページランク）
［目次］【00:00:00】はじめに【00:01:06】主成分分析の考え方【00:27:11】主成分分析への線形代数の応用とグラム行列【00:52:15】MATLABを用いた主成分分析【00:56:43】Google行列とページランク【01:15:19】MATLABを用いたページランクの計算【01:19:05】Google行列の性質
最適化手法（数理手法III）
7-1 凸計画の導入
データマイニング入門
12-3 全体のまとめ(2)：データ分析
数値解析
11-12 2次元Poisson方程式に対する差分法
確率過程論（数理手法VI）
3-5　4.1.3　ガウス系の定義と性質
コンピュータシステム概論
3-10 課題デモ