今学期の成績もついに出ました。今期は多変量解析とデータサイエンスの統計基礎IIを受講しておりました。どちらの科目も無事にA+の成績を取ることが出来ました。
多変量解析は昨年履修停止しましたが今年はリベンジが出来ました。内容はまず初めに多変量正規分布及びその関連した分布(ウィシャート分布・ホテリングのT2・ウィルクスのλ・球面分布・楕円分布)を学び、次に多変量の場合の統計推論の復習、主成分分析、因子分析、判別分析、クラスター分析、正準相関分析、混合正規分布に関する推論でした。(MANOVAは入らなかった)
データサイエンスの統計基礎IIは、多変量解析と少しかぶる部分もありましたが、「行列やベクトル等を含んだ微分に関する様々演算(ベクトル化演算子、クロネッカー積…etc)」、「確率的主成分分析(Probabilistic PCA)」、「高階特異値分解(HOSVD)」、「マルチリニア主成分分析(MPCA)」、「サポートベクターマシン」、「カーネルトリック」、「ニューラルネットワーク」、「畳み込みニューラルネットワーク」等でした。
今まで履修した科目はすべてA+の成績を取ることができました。来期に残り一科目とれば単位が揃いますが、そちらもA+の成績をとって全科目A+で卒業したいと思います。また修士論文もしっかり取り組んで良い成果を出したいと思います。