3A
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Introduction

  • 講師:木立 尚孝(生物データマイニング論も担当されている方)

計算演習

# リンク 問題
1 Covariance Q1
2 Characteristic function Q2
3 Law of Large Numbers Q3
4 Exponential Distribution Q4
5 Categorical Distribution Q5
6 Multinomial Distribution Q6
7 Positive Definite Symmetric Matrix Q7
8 Multivariate Normal Distribution Q8
9 Kullback-Leibler Divergence Q9
10 Expectation Maximization Algorithm Q10
11 Data Assimilation Q11
12 Order Statistics Q12
13 Sparse Modeling Q13
14 Brownian motion Q14
15 Neural Network Q15

プログラミング演習

  1. 配列モチーフ探索
  2. 最適行動列アルゴリズム
  3. Gene Network Inference
  4. Itemset mining algorithm

  • « 頻度パターンマイニング
  • 生物物理学 第6回 »
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Table of Contents
Published
Oct 29, 2019
Last Updated
Oct 29, 2019
Category
情報基礎実験(木立)
Tags
  • 3A 127
  • 情報基礎実験(木立) 20
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