userid
stringclasses 377
values | course_number
int64 1
15
| question_number
int64 1
5
| question_content
stringclasses 5
values | answer_content
stringlengths 1
4.12k
⌀ | grade
stringclasses 5
values |
|---|---|---|---|---|---|
C-2021-1_U69
| 12
| 1
|
今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください
|
ベクトルは複数の数字データを組にしたもので、順番に意味がある。文書や画像もベクトルである。多数のデータを分析することでデータ間の関係が見えてくる。距離はデータの差異を表し、類似度はデータの似ている度合いを表す。ユークリッド距離が代表的。max距離やマンハッタン距離もある。類似度にはjaccard係数やコサイン類似度が使われる。近いものの検索やグルーピング、系統分類、異常検知などに使われる。
|
C
|
C-2021-1_U69
| 12
| 2
|
今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください
|
多数のデータからパターン認識ができる。ベクトルは矢印という認識があって線形代数がよく分かっていなかったが、数値の組み合わせであると知れて良かった。
|
C
|
C-2021-1_U69
| 12
| 3
|
今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください
|
クラスタリングの近さの基準はどのように決めるのか、好きに決めて良いのか気になった。
|
C
|
C-2021-1_U69
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
|
ありません。
|
C
|
C-2021-1_U69
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
距離の測り方を、悪意を持って設定できるのではないかと思った。
|
C
|
C-2021-1_U90
| 12
| 1
|
今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください
|
データを表すベクトいう概念
|
C
|
C-2021-1_U90
| 12
| 2
|
今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください
|
ベクトルの表し方はシンプルだが、表せる情報量は大きい
|
C
|
C-2021-1_U90
| 12
| 3
|
今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください
|
マンハッタン距離と、マックス距離の違い
|
C
|
C-2021-1_U90
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
|
ないです
|
C
|
C-2021-1_U90
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
大抵のデータはベクトルで表すこと月できて便利だと思ったが、外戚とか内積とかやってややこしくするのは良くないと思う。
|
C
|
C-2021-1_U51
| 12
| 1
|
今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください
|
ベクトルについてとその表現方法
相反する意味として使われる「距離・類似度」についてとその使われ方
分類の応用・クラスタリング
|
B
|
C-2021-1_U51
| 12
| 2
|
今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください
|
ベクトルはデータ分析をする際にあたってあらゆる分野において有効活用され、ベクトルの特徴を生かしたデータ分析方法もよく例として身近で見られることが分かりました。
|
B
|
C-2021-1_U51
| 12
| 3
|
今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください
|
ユークリッド距離についての概要は理解できましたが、距離を実際に数式を用いて導出するときは少し慣れず時間がかかるかなと思いました。
|
B
|
C-2021-1_U51
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
B
|
C-2021-1_U51
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
高校時代、数学で学んだベクトルは正直あまり実用性がないと思っており、ベクトルの有効性に気づきませんでしたが、データ分析と絡めてベクトルをさらに学んでいくと、その有効性に気づき、とても重要な役割を果たしているなと思いました。
距離や類似度についても条件やデータに合わせてしっかり使い分ける必要があるなと感じました。
|
B
|
C-2021-1_U47
| 12
| 1
|
今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください
|
ベクトル、距離、類似度の三つを詳しいところまで学んだ。
|
C
|
C-2021-1_U47
| 12
| 2
|
今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください
|
ベクトルを使ってデータ分析をすれば一つの組み合わせで分からないいことも多数のデータを利用することで分析することができると分かった。
|
C
|
C-2021-1_U47
| 12
| 3
|
今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください
|
厳密の距離では数学的に非退化性、対称性、三角不等式という三つに分かれて定義されていることが少しわかりにくかった。
|
C
|
C-2021-1_U47
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
C
|
C-2021-1_U47
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
ものをベクトルで表せば、今まで表せなかったことも表せると分かって自分も日々の生活で活用できるなと思った。
|
C
|
C-2021-1_U77
| 12
| 1
|
今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください
|
データの距離と類似度について学んだ。
|
C
|
C-2021-1_U77
| 12
| 2
|
今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください
|
「ベクトル」というのが数学で習ったように、あるものを数値の成分ごとに、多角的に見たものであるというように理解した。
|
C
|
C-2021-1_U77
| 12
| 3
|
今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください
|
結局「距離」とは何なのか、自分の口で説明することができなかった。
|
C
|
C-2021-1_U77
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
|
特にありません。
|
C
|
C-2021-1_U77
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
距離の種類ごとの違いについて理解したい。
|
C
|
C-2021-1_U52
| 12
| 1
|
今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください
|
データ同士がどの程度似ているかというものを様々な単位で表していく方法
|
C
|
C-2021-1_U52
| 12
| 2
|
今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください
|
マンハッタン距離、ユークリッド距離、max距離など様々な距離の種類について
|
C
|
C-2021-1_U52
| 12
| 3
|
今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください
|
max距離がどのようなタイミングで使われるのかわからなかった
|
C
|
C-2021-1_U52
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
C
|
C-2021-1_U52
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
今日は様々な距離が出てきた。データを比較する際様々な距離を駆使していく必要があると思うが、適切なデータをえらべることが今のところできないので理解度を増していきたい
|
C
|
C-2021-1_U45
| 12
| 1
|
今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください
| null |
B
|
C-2021-1_U45
| 12
| 2
|
今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください
| null |
B
|
C-2021-1_U45
| 12
| 3
|
今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください
| null |
B
|
C-2021-1_U45
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
B
|
C-2021-1_U45
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
| null |
B
|
C-2021-1_U86
| 12
| 1
|
今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください
| null |
D
|
C-2021-1_U86
| 12
| 2
|
今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください
| null |
D
|
C-2021-1_U86
| 12
| 3
|
今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください
| null |
D
|
C-2021-1_U86
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
D
|
C-2021-1_U86
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
| null |
D
|
C-2021-1_U63
| 12
| 1
|
今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください
|
ベクトルはデータの性質を、距離や類似度はデータ間の関係性を調べるのに役立つ。距離はデータの関係性によってさまざまな使い分けがされ性質に合致したものを選ばなければいけない。距離には普通に使われるユークリッド距離、一つでも大きく差異があることを簡単に示せるMax距離、マンハッタン距離などがある。距離や類似度を利用してデータのグルーピングやデータの認識を可能にする。
|
B
|
C-2021-1_U63
| 12
| 2
|
今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください
|
データの距離には様々な距離があることを初めて知った。ベクトルの距離を表すものだけでなくハミング距離だったり編集距離だったりと違う要素の数を示すものなど目的が違うものもあることがデータの距離の特性だと理解した。
|
B
|
C-2021-1_U63
| 12
| 3
|
今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください
| null |
B
|
C-2021-1_U63
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
B
|
C-2021-1_U63
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
普通に生きている中での常識に捉われない考え方がデータの世界にはあることが興味深いなと感じた。データにおいてベクトルが重要であることがよくわかり、一見数学に見えるが決して数学に落とし込む必要性がなく、これは見方を変えることも大事だなと思った。
|
B
|
C-2021-1_U11
| 12
| 1
|
今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください
|
ベクトルとは複数の数値を固まりにしたもので順番に意味を持つ。多数のベクトルを用いる事でデータ間の関係を分析していく。距離とはデータ間の差異で、類似度は距離とは反対の概念である。
|
B
|
C-2021-1_U11
| 12
| 2
|
今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください
|
距離の種類について少し理解できた。
|
B
|
C-2021-1_U11
| 12
| 3
|
今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください
|
距離の条件が理解しにくかったので整理して理解していきたい。
|
B
|
C-2021-1_U11
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
B
|
C-2021-1_U11
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
距離にも様々な種類があり、ユークリッド距離では計算式も出てきていたので間違えないように気をつけていきたい。
|
B
|
C-2021-1_U64
| 12
| 1
|
今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください
|
ベクトルとデータ分析の関係
|
B
|
C-2021-1_U64
| 12
| 2
|
今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください
|
さまざまな距離についての理解
|
B
|
C-2021-1_U64
| 12
| 3
|
今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください
|
特になし
|
B
|
C-2021-1_U64
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
|
特になし
|
B
|
C-2021-1_U64
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
マンハッタン距離など一般的に使っているユークリッド距離ではないものを知れてよかった。レーベンシュタイン距離は聞いたことがあったので勉強になった。
|
B
|
C-2021-1_U93
| 12
| 1
|
今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください
|
ベクトルについて
|
C
|
C-2021-1_U93
| 12
| 2
|
今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください
|
ユークリッド距離とマンハッタン距離とMAX距離の違いが少しわかった
|
C
|
C-2021-1_U93
| 12
| 3
|
今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください
|
特にないです
|
C
|
C-2021-1_U93
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
|
特にないです
|
C
|
C-2021-1_U93
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
私は入門線形代数学を授業で受けているので活用したいと思いました。
|
C
|
C-2021-1_U71
| 12
| 1
|
今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください
| null |
A
|
C-2021-1_U71
| 12
| 2
|
今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください
| null |
A
|
C-2021-1_U71
| 12
| 3
|
今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください
| null |
A
|
C-2021-1_U71
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
A
|
C-2021-1_U71
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
| null |
A
|
C-2021-1_U4
| 12
| 1
|
今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください
| null |
F
|
C-2021-1_U4
| 12
| 2
|
今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください
| null |
F
|
C-2021-1_U4
| 12
| 3
|
今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください
| null |
F
|
C-2021-1_U4
| 12
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
F
|
C-2021-1_U4
| 12
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
| null |
F
|
C-2021-1_U57
| 13
| 1
|
今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください
|
可視化とはデータを直感的に理解できるよう、ヒストグラムなどさまざまな手法を用いて図で表すこと。
|
B
|
C-2021-1_U57
| 13
| 2
|
今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください
|
グラフは表現方法によって印象を操作し誤った情報を与えることができる。
|
B
|
C-2021-1_U57
| 13
| 3
|
今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください
|
特になし。
|
B
|
C-2021-1_U57
| 13
| 4
|
質問があれば書いてください
|
特になし。
|
B
|
C-2021-1_U57
| 13
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
グラフは表現方法によって誤った情報を与えるというのを利用して資料はいくらでも印象操作できると高校の先生が言っていたことを思い出しました。
|
B
|
C-2021-1_U87
| 13
| 1
|
今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください
|
膨大なデータでも図を使って可視化すると把握できるようになる。さまざまな種類の図やグラフがあるがそれぞれに特徴や注意点などが存在するため適切なものを選んで使う必要がある。多次元のデータでも散布図を使い、要素数を減らしたりすることで可視化することができる。また、要素数を減らすためには行列など数学の知識が必要となる。
|
C
|
C-2021-1_U87
| 13
| 2
|
今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください
|
可視化によってデータを直感んてきに理解できるようになり、次に行う分析の方針決定につながる。可視化の手法はその目的に合わせて使う図やグラフが異なり、適切なものを選ぶ必要がある。また、多次元のデータを扱う際には数学の知識を利用して要素数を減らしてあげる必要がある。
|
C
|
C-2021-1_U87
| 13
| 3
|
今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください
|
多次元データのところの複数の要素を直線や平面で表現する、というところがさっぱりわからなかった。
|
C
|
C-2021-1_U87
| 13
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
C
|
C-2021-1_U87
| 13
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
高校の授業である程度図やグラフについて学んだが、それぞれどんな目的で利用するのかは知らなかったのでためになった。複数の要素を含むデータも工夫することで可視化できるようになるというのが難しかったが同時に感動もした。
|
C
|
C-2021-1_U16
| 13
| 1
|
今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください
|
今回は数字の羅列であるデータなどを分かりやすく表現する、可視化、の方法をいくつか学んだ。中学高校で学んだヒストグラムや棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフ、散布図の他に、パイチャートや無向グラフや有向グラフなどの初めて聞いたものの概要と用法を知れた。
|
C
|
C-2021-1_U16
| 13
| 2
|
今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください
|
それぞれの可視化の手段のメリットデメリット。
|
C
|
C-2021-1_U16
| 13
| 3
|
今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください
|
三次元以上のデータの処理方法がよくわからなかった。
|
C
|
C-2021-1_U16
| 13
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
C
|
C-2021-1_U16
| 13
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
BookRollに出てくる「お知らせ」がリアルタイムモニタリングを見ながらスライドを見る際に邪魔になった。前回まで出ていなかったので消していただけると助かります。講義内容についてはしっかり理解できたので良かったです。
|
C
|
C-2021-1_U14
| 13
| 1
|
今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください
|
可視化について
|
C
|
C-2021-1_U14
| 13
| 2
|
今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください
|
さまざまなグラフの特徴と性質。
|
C
|
C-2021-1_U14
| 13
| 3
|
今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください
|
予習
|
C
|
C-2021-1_U14
| 13
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
C
|
C-2021-1_U14
| 13
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
見たことのあるたくさんのグラフの特性や性質を詳しく知ることができて面白かったです。
|
C
|
C-2021-1_U29
| 13
| 1
|
今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください
|
可視化の手法(ヒストグラム、棒グラフ、パイチャート、棒グラフ、無向グラフ、有向グラフ、散布図、ヒートマップ、)のそれぞれの意味やメリット・デメリットや表すのに適切なデータについて学習した。
|
C
|
C-2021-1_U29
| 13
| 2
|
今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください
|
それぞれのグラフのことが理解できました。
|
C
|
C-2021-1_U29
| 13
| 3
|
今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください
|
多次元データの可視化が難しかったです。
|
C
|
C-2021-1_U29
| 13
| 4
|
質問があれば書いてください
|
ありません。
|
C
|
C-2021-1_U29
| 13
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
これから実験などの課題のレポートを書くときなどにグラフを活用することがあると思うのでそれぞれの向き不向きを踏まえて可視化の手法を選べるようになろうと思いました。
|
C
|
C-2021-1_U106
| 13
| 1
|
今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください
|
可視化はただの数値のみのデータでは理解しにくいところを直感的に理解しやすくなるよう手助け、その後のデータ分析が効率よくなる。
様々な手法があるため使い分けが大事。
|
C
|
C-2021-1_U106
| 13
| 2
|
今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください
|
データの分布…ヒストグラム
データの分布の比較…箱ひげ図
数値データの比較…棒グラフ
データ全体に対する各データの割合…パイチャート
2種類のデータの分布の傾向…散布図
2種類のデータの分布の比較…ヒートマップ
データ間の変化の傾向…折れ線グラフ
データ間の関係性・接続…有向・無向グラフ
|
C
|
C-2021-1_U106
| 13
| 3
|
今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください
|
多次元データの可視化について
|
C
|
C-2021-1_U106
| 13
| 4
|
質問があれば書いてください
| null |
C
|
C-2021-1_U106
| 13
| 5
|
今日の授業の感想や反省を書いてください
|
データの可視化は物事の捉え方を明確にする手法としてためになった。また、ある印象を与えるために意図的に不適切な可視化を行う資料も見受けられることがあるため、それらに騙されないように今回の授業を参考に自衛できるようにしたい。
|
C
|
Subsets and Splits
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The top public SQL queries from the community will appear here once available.