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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
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|---|---|---|---|---|---|
C-2022-1_U15 | 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カタマリにしたものでありこれによって様々なデータを表現できる、また行列もデータ表現に使われる。ベクトルを用いてデータ分析をする利点は、ベクトルはデータの組み合わせであるので、一つの組み合わせではわからないことも多数のデータを用意することでデータ間の関係が見えてくることだ。データ分析の基本道具に「近い/遠い」や「似ている/似ていない」があり、それぞれの概念を距離や類似度と呼ぶ。日常会話で用いられる「距離」に対し、データ解析における「距離」はデータ間の差異を表し、より自由である。類似度とは距離の反対の概念であり、距離ほど厳密に定義されていない。また距離や類似度に基づいて相同性検索やクラスタリング、系統分類に判定や... | B |
C-2022-1_U15 | 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 | ベクトルを利用すると様々な種類のデータを表すことができることが分かった。距離と類似度を用いて様々なデータ処理を行えることがわかった。 | B |
C-2022-1_U15 | 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-2022-1_U15 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U15 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | ベクトルや線形代数の考えを利用してデータ分析を行えることがわかったので今後の学習のためにも線形代数の勉強をちゃんと行おうと改めて思った。 | B |
C-2022-1_U13 | 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 | ベクトルには順番に意味がある。数字の組み合わせで表すので、文書や画像など様々なものを表現できる。
データ分析には距離と類似度から考えることが出来る。距離にはマンハッタン距離、ユークリッド距離、max距離がありそれぞれで長さが異なる。目的に見合った距離を選択することが必要。
ハミング距離とは違う要素の数を距離として捉える。長さが同じ２系列間を考える。一方、編集距離は長さが異なるものの間でも、編集や削除の最小回数を表す。
類似度の中には、Jaccard係数やコサイン類似度がある。 | A |
C-2022-1_U13 | 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 | max距離は要素の中の違いを強調したいときに使用する。
コサイン類似度は距離＝量の差は考えない。量ではなく比率を重要視する。ベクトルの矢印の方向がよく似ているときに使われる。矢印が作る角度を考えることで、要素がどれほど似ているかを認識することが出来る。 | A |
C-2022-1_U13 | 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 | 特になかったです。 | A |
C-2022-1_U13 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2022-1_U13 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | やはり、データ分析において目的を理解し、自分で必要なデータを分析することが大切だと改めて思いました。２点間の距離だけでも、３つの捉え方がありどれを選択したかによってどのグループに属するのかが異なることを学びなした。
以前先生がベクトルはデータ分析において、とてもよく使われるとおしゃっていたけどその理由をきちんと分かっていませんでした。でも、今日の講義でベクトルの便利さ、有用さを例とあわせて理解することが出来、よかったです。 | A |
C-2022-1_U42 | 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 | B |
C-2022-1_U42 | 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 | ・情報でいうベクトルとは数学のベクトルとは異なり、単に複数の数値をかたまりにしたもののことを言う。例えば（５、６、２、９）はベクトルであり、特に四次元ベクトルという。料理、体格、文書、画像など色んなものをベクトルで表現することが可能である。データ分析をする時にベクトルを用いることが多い。理由としてはたくさんのベクトルの組み合わせができ、新しい発見ができるからである。例えば体格のベクトルと肥満か痩せているかのベクトルを使って分析をすることで体格と肥満の関係性がわかる。
・このベクトルでデータ分析をするときに「近い/遠い」「似ている/似ていない」で判断する。データの距離というのは似ていない具合であり、距離が小さければ小さいほど似ている... | B |
C-2022-1_U42 | 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。 | B |
C-2022-1_U42 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にないです。 | B |
C-2022-1_U42 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 前回の先生の返答に対する返答ですが、授業中は問題なく使えますし、今日は授業前にも教科書が使えました。
今回の授業のベクトルは、最初情報でベクトルと聞いたとき思い浮かんだのは数学で使うベクトルでした。情報でのベクトルはただの数のかたまりであり、それに今まで無意識にこのような表記の仕方をしていました。これがベクトルなのかと思うと少し面白いなと思いました。 | B |
C-2022-1_U56 | 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 | ベクトルとは数学的には大きさと向きを持つ量であるが、データの代表的な表現としても用いられる。また、距離や類似度はデータの近さを測る方法であり、対象や用途によって使い分けられ、その用い方によって結果として表される距離は全く違う値となる。距離とはデータの差異のことであり必ず正の数であるが、類似度は距離よりも厳密に定義されておらず正負どちらの値も取りうる。 | B |
C-2022-1_U56 | 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 | 初めて聞く言葉がいくつかあったが授業で説明を聞いて理解することができた。 | B |
C-2022-1_U56 | 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 | ユークリッド距離以外の距離の表し方がよくわからなかった。 | B |
C-2022-1_U56 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし。 | B |
C-2022-1_U56 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | ベクトルは数学の中で図を用いて扱うものというイメージが強かったが、データ分析にも用いられていると知って驚いた。距離や類似度にも様ざな種類があり、複数のデータのにている具合を考える場合にさまざまな表し方があると知り驚いた。 | B |
C-2022-1_U60 | 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-2022-1_U60 | 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-2022-1_U60 | 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-2022-1_U60 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2022-1_U60 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | F |
C-2022-1_U12 | 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 | ベクトルで単位の異なるものを同時に表せる。 | C |
C-2022-1_U12 | 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、距離についてわかりました | C |
C-2022-1_U12 | 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 | なし | C |
C-2022-1_U12 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | なし | C |
C-2022-1_U12 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今日の内容はすごくよくりかいできました | C |
C-2022-1_U94 | 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組み合わせ。多数のデータを用いることでデータ間の関係が見えてくる。距離は近いほど似ている。類似度は大きければ大きいほど似ている。 | C |
C-2022-1_U94 | 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 | 距離や類似度を考えることでクラスタリングができる。数学を意外にも使うことに驚いた。 | C |
C-2022-1_U94 | 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 | C |
C-2022-1_U94 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U94 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 自分がよく見ているユーチューブもおすすめ動画がでてくるのをクラスタリングの話を聞いて納得できた。 | C |
C-2022-1_U67 | 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 | C |
C-2022-1_U67 | 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 | C |
C-2022-1_U67 | 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 | C |
C-2022-1_U67 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U67 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | C |
C-2022-1_U96 | 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、複数の数値をまとめたものでありその数字の順番には意味がある。文書や画像をベクトルとして表現することができ、ベクトルは線形代数によってくられる。データをベクトルを用いて表すことによってパターンがわかるようにな理、パターン認識して一番距離が近いデータを用いて多数決する判断方法がある。データ間の距離とは、数学的には・非退化性・対称性・三角不等式の3条件が満たされていれば良い。データ解析問題の性質に合致した距離を選ぶ必要がある。類似度は、距離の反対の概念であり、距離のように厳密に定義されていない。 | B |
C-2022-1_U96 | 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、マンハッタン距離、MAX距離、ハミング距離、編集距離等を利用することによって解析された距離によって解析結果に差が生じることがわかった。
距離や類似度を用いてデータを分けることができた。
| B |
C-2022-1_U96 | 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 | 類似度のコサイン類似度。 | B |
C-2022-1_U96 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U96 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データのグルーピングするときの基準がわかり安かった。 | B |
C-2022-1_U26 | 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 | 文書もどんな単語がどれぅらい使用されているかに着目するとベクトルで表現できる
画像はピクセルなのでベクトル表示できる。
データ解析における距離はデータ間の差異つまり似てない具合のこと。
類似度は距離と反対の概念で大きいほど似ているということになる。
このベクトルや類似度は相同性検索やクラスタリング、系統分類に利用される。
距離にはユークリッド距離、max距離、マンハッタン距離がある。
| C |
C-2022-1_U26 | 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 | データをベクトル表示することでクラスタリングなどデータ分析に役立つ | C |
C-2022-1_U26 | 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 | C |
C-2022-1_U26 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U26 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | ベクトルは数字による表示していると思っていたので画像などのデータもベクトル表示できることが分かった | C |
C-2022-1_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 | さまざまな数字のデータはベクトルを使って表現することができる | C |
C-2022-1_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 | 数字だけでなく、画像などもベクトルをつかって表現できるということ | C |
C-2022-1_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 | 線形代数があまりわからなかったから、関わりがあまりわからなかった | C |
C-2022-1_U51 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U51 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 線形代数をもうちょっと勉強して関わりを理解したいと思った | C |
C-2022-1_U78 | 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 | データをベクトルで表すことによって、数学的にそのデータの特性がわかりやすくなる。また、データ同士の距離を求めることができるので、類似度もわかる。距離の図り方はユークリッド距離だけでなく、マンハッタン距離やmax距離がある。目的に応じて図る距離を使い分ける。 | A |
C-2022-1_U78 | 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、マンハッタン距離、max距離を求めることができた。この世にあるデータはほとんどベクトルで表すことができると分かった。 | A |
C-2022-1_U78 | 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。 | A |
C-2022-1_U78 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2022-1_U78 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 距離は、公理さえ満たしていればいくらでも自分で作ることができるということは非常に面白いと思った。 | A |
C-2022-1_U83 | 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 | C |
C-2022-1_U83 | 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 | C |
C-2022-1_U83 | 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 | C |
C-2022-1_U83 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U83 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | C |
C-2022-1_U87 | 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-2022-1_U87 | 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-2022-1_U87 | 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-2022-1_U87 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | D |
C-2022-1_U87 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | D |
C-2022-1_U81 | 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 | コンピュータにおけるベクトルの仕組み | B |
C-2022-1_U81 | 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 | コンピュータがベクトルを用いてどうデータを処理し、表現しているのか
何万という次元が存在すること。三次元に生きている私には想像もできない世界だと思った。 | B |
C-2022-1_U81 | 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 | 距離の話が少し難しかった。 | B |
C-2022-1_U81 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U81 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 難しい部分もあったので、しっかり復習したい。 | B |
C-2022-1_U46 | 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…複数の数値をかたまりにしたもの
→順番には意味がある
→画像をベクトルで表現（超高次元ベクトル）
→(x1,x2,…,xn)…n次元ベクトル
・ベクトルでデータ分析…事象の関連性
→データを識別する、データをまとめる、区別する
・距離…ユークリッド距離（三平方みたいな?）
L1距離（マンハッタン距離、市街地距離）（ショートカットできない?）
max距離（1要素の違いを示す時?）
ハミング距離（同じ長さの2データの距離、違う要素の数が距離）
編集距離（2系列間の距離、置換、挿入、削除の最小回数、メリット:系列の長さが違ってもいい）
Jaccard係数（J(A,B... | A |
C-2022-1_U46 | 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 | max距離やコサイン類似度がわかりました | A |
C-2022-1_U46 | 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 | 今のところ無いと思います | A |
C-2022-1_U46 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | 今のところありません | A |
C-2022-1_U46 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 期末テストの勉強をしっかりしなければならないなあと思いました。 | A |
C-2022-1_U25 | 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 | 文章や画像をベクトルで表すことができる。
ベクトル表現されたデータの分析には、線形代数もよく使われる。
数学的には、非退化性、対称性、三角不等式の三つの条件を満たすものを、距離と呼ぶ。
類似度は、距離の反対の概念。
類似度は距離ほど厳密に定義されていない
距離には、max距離、マンハッタン距離、ユークリッド距離がある。 | B |
C-2022-1_U25 | 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-2022-1_U25 | 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-2022-1_U25 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U25 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今まで勉強してきた線形代数やベクトルが情報科学とつながって面白かった。 | B |
C-2022-1_U9 | 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 | データを表現するベクトル
データの近さを表現する距離 | C |
C-2022-1_U9 | 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 | データをベクトルで表現できること | C |
C-2022-1_U9 | 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 | ベクトルではなくスカラーではだめなのか | C |
C-2022-1_U9 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U9 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 線形代数の勉強もちゃんとしようと思った。
| C |
C-2022-1_U91 | 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-2022-1_U91 | 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-2022-1_U91 | 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-2022-1_U91 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | D |
C-2022-1_U91 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | D |
C-2022-1_U61 | 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 | すごい数学数学してて先入観が取り除けない話 | C |
C-2022-1_U61 | 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 | 物事をベクトルで表して、コンピュータでもわかるように言語化しよっちう考え方 | C |
C-2022-1_U61 | 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 | 距離と類似度が反対の概念であること | C |
C-2022-1_U61 | 12 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U61 | 12 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今日のはわかりやすい | C |
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