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授業科目名
数理科学実験
担当教員
中本 和典
時間割番号
単位数
履修年次
期別
415842 B 4 1,2 通期
[学習目標]
生命医科学コースとして、数理科学に関する基礎的な概念・知識から、その応用までを学ぶ。数理科学をテーマとした問題に取り組むことで、数理的な問題解決能力を身につける。多変量解析というテーマを実験を通じて学び、他者への説明・表現を通じて、いろんな応用ができるようになることを目指す。
[授業計画
第1回 導入<BR>第2回 多変量解析基礎(1)<BR>第3回 多変量解析基礎(2)<BR>第4回 多変量解析基礎(3)<BR>第5回 パターン認識(1)<BR>第6回 パターン認識(2)<BR>第7回 パターン認識(3)<BR>第8回 パターン認識(4)<BR>第9回 パターン認識(5)<BR>第10回 マシンラーニング(1)<BR>第11回 マシンラーニング(2)<BR>第12回 マシンラーニング(3)<BR>第13回 マシンラーニング(4)<BR>第14回 マシンラーニング(5)<BR>第15回 まとめ
[到達目標]
数理的な問題解決能力を身につける。<BR>与えられた問題について解決でき、それを他者に説明・表現できる。
[評価方法]
No評価項目割合評価の観点
1小テスト/レポート 50  %数理科学に関する課題についてのレポート 
2発表/表現等 50  %与えられた問題を解決することができ、それを他者に説明・表現することができるか。 
[教科書]
  1. 永田靖, 棟近雅彦, 多変量解析法入門, サイエンス社, ISBN:4781909809
  2. 金明哲, Rによるデータサイエンス, 森北出版, ISBN:9784627096011
[参考書]
  1. 金森敬文 , 竹之内高志 , 村田昇, パターン認識, 共立出版, ISBN:9784320019256
  2. 辻谷將明, 竹澤邦夫, マシンラーニング 第2版, 共立出版, ISBN:9784320111035
  3. 下川敏雄, 杉本知之, 後藤昌司, 樹木構造接近法, 共立出版, ISBN:9784320110564
  4. 青木繁伸, Rによる統計解析, オーム社, ISBN:9784274067570