#変数 コンテンツ シリーズ 特集・コラム 該当数:167件 統計データ解析 II 9-10 発展的なモデル: 質的データの利用: 実行例 (1) 工学のための現代数学入門(数理手法V) 11-5 III-2-6-1 3次方程式の解と群C3v、A3 統計データ解析 II 10-13 主成分分析: 分析の評価: バイプロット 文科系のための線形代数・解析II 合成関数の微分・接平面と法線ベクトル・陰関数 [目次]【00:00:00】はじめに【00:01:26】合成関数の微分 1.【00:12:25】合成関数の微分 2. 一般の場合【00:17:05】合成関数の微分 3. 極座標【01:12:42】陰関数 統計データ解析 II 6-1 確率変数と確率分布: 復習 確率過程論(数理手法VI) 3-2 各収束の関係とマルチンゲール中心極限定理の導入 確率過程論(数理手法VI) 1-7 2.1.2 期待値 確率過程論(数理手法VI) 3-6 4.1.4 ガウス系の定義と性質(つづき) 統計データ解析 I 10-6 推定とは データマイニング入門 8-5 課題(1) 文科系のための線形代数・解析II 一変数関数の微分・二変数関数 [目次]【00:00:00】はじめに【00:02:40】一変数関数の微分【00:09:34】逆関数とその微分、パラメータ表示、接線の方程式【00:28:37】関数の増減【00:40:05】平均値の定理、平均値の定理【00:52:18】二変数関数とその微分(偏微分)【01:08:44】二変数関数の極大・極小【01:13:55】二変数関数のテイラー展開と極大・極小 統計データ解析 I 5-7 棒グラフ データ駆動科学の数理(数理手法Ⅷ) 10-2 中心極限定理1 確率過程論(数理手法VI) 13-3 9.2.1 停止時刻 統計データ解析 II 9-9 発展的なモデル: 質的データの利用 最適化手法(数理手法III) 3-5 2次関数の勾配とヘッセ行列 確率過程論(数理手法VI) 3-7 AR過程の最尤推定の例 最適化手法(数理手法III) 3-8 2次元の例、正確な直線探索 データ駆動科学の数理(数理手法Ⅷ) 12-4 ネットワークの特性量2 統計データ解析 I 1-11 変数への代入 データマイニング入門 4-3 データの相関 確率過程論(数理手法VI) 3 マルコフ連鎖の構成 統計データ解析 I 8-6 連続分布とは 統計データ解析 I 2-6 データ構造:データフレーム 確率過程論(数理手法VI) 6-3 反射原理 前 3 4 5 6 7 4 5 6 次 HOME #変数