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2026年 3月 13日 金曜日
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【統計学 & 機械学習】
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2026年3月13日
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9.4 非線形次元削減（t-SNE・UMAP）
現代データサイエンスの基礎と実践
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9.3 多次元尺度構成法（MDS）と対応分析
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9.2 因子分析（FA）
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9.1 主成分分析（PCA）
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現代データサイエンスの基礎と実践
第1章 統計学とデータ分析の基本原則
第2章 主要な確率分布とその実用的な意味
第3章 データの要約と探索
第4章 モデルの前提条件と妥当性検証
第5章 推測統計学（仮説の検証）
第6章 回帰分析とモデルの正則化
第7章 一般化線形モデル（GLM）
第8章 構造的・階層的モデリング
第9章 多変量解析と次元削減
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第4章 モデルの前提条件と妥当性検証
第5章 推測統計学（仮説の検証）
第6章 回帰分析とモデルの正則化
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第8章 構造的・階層的モデリング
第9章 多変量解析と次元削減
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第8章 構造的・階層的モデリング
8.3 一般化線形混合モデル（GLMM）
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8.2 階層線形モデル（HLM / LMM）
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8.1 一般化加法モデル（GAM）
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