採点方法

基本

数学的な内容およびプログラミングの内容それぞれに関して、以下の四つの観点で評価する:
- 内容の濃さ（0/5/10/15/20点）
- 内容の正しさ（0/5/10/15/20点）
- 論理的整合性（0/5/10/15/20点）
- 講義資料のわかりやすさ（0/5/10/15/20点）
数学的な内容、プログラミングの内容それぞれ80点満点を合計して点数をつける
- 理論上160点満点になるが、100点以上の場合は100点としている
- 数学的な内容が記載されていない場合はプログラミングの内容が0点となるため80点満点となる
  - “数学的な内容とプログラミングの内容をそれぞれ少なくとも一つあげてください” という指定だったが、片方のみしか書かれていないレポートが少なからずあった

例外

不正行為を見つけた際には0点とする
不正行為の例:
1. 他の学生のレポートの明らかなコピーまたはそれに準ずる行為（文の一部表現のみを変更する場合などが「準ずる行為」に該当します）
2. 出典を明記せずにウェブ上の記事や本の内容をコピーまたはそれに準ずる行為
“本講義の四章以降の内容で、わからなかったこと、わかりづらかったことをまとめてください” という指定であるが、「わかりづらかったこと」はどの学生でもあるはずのことなので（もし仮にすべての内容がわかりやすかったとしても、相対的にわかりづらい箇所がある）、「すべてを理解できた」というレポートには点数を与えられない

レポートのまとめ・講評・（私が）改善すべき内容

全体的な内容

宿題を出した方が理解が深まる？
講義資料を見られるようにする
- 現状ページに載せているものは縦スクロールができない
- github のみの公開とするか？
講義資料を印刷できるようにする
- 頑張ります
全体像をちょいちょい出すほうがいいのでは

数学的な内容

定義に関する指摘が多かった
- 凸関数、ノルムなど
- 講義中に質問いただきたかった…。
べき乗法がわからなかった
- 私の資料との違いがあまりわからなかったのでもう少し具体的に教えていただけると助かります。
数式ばかりでわからないという指摘
- 直感的な説明を心がけたい
- 口頭では説明していることが多い？
- 数式を取り扱う授業なので、その点をシラバスに明記するようにする
- 証明同士の関係などは明示したい
主成分分析
- 主成分分析の図がわからない→いい感じの図ができるようにがんばります
- 分散最大化としての定式化を記述している方が多かった。分散最大化の正当性があまりわからないので教えてください。
- 直感的な説明として「PCA とは相関行列の固有ベクトルを求めるもの」というのを挙げている方がいましたが、これはPCAの手段（＝アルゴリズム）の説明であって、目的の説明にはなっていないのでは
混合ガウスモデル
- mixture model の日本語訳が間違っていました。「混合モデル」は他のモデルで使われている用語なので、「混合分布モデル」というらしいです
  - このような事情なので、「混合モデル」の解説を書いてくれた人に関しては、本講義とは関係ない内容なのですが点をあげています。
- GMM で $\sum_{k=1}^K \pi_k =1$ となる理由を説明したほうがいいらしい
- Jensen’s ineq の証明で、 $N+1$ の議論で重みが $[0,1]$ というのを証明していない

プログラミングの内容

メソッドの説明などが足りない
- import A as B とか from A import B とか説明していない
- APIを見ろというが、英語でわかりにくいから日本語で補足した方がいい
  - プログラミングができるようになるには英語のAPIを読むのは必須なので、全部日本語訳を提供するのには消極的
  - わかりにくい単語などの訳を提供するか？
- 関数を書くのに使うメソッドをはじめに紹介してはどうか？
- 一行一行解説を書いて欲しい
  - そういう演習をやってみようと思います
オブジェクト指向わからん
- 講義一回分オブジェクト指向の話をする
- シラバスに前提知識として明記する
エラーの読み方、エラーの読み方の授業があると良いのでは？
- 試してみます
「できるところから実装しよう」という方針で資料を整頓する
色々試して動かすような課題を作れば、学生も色々試してくれるのでは