スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学

データサイエンス・機械学習を学ぶ「はじめの一歩」として、スタンフォード大学にて使用されている教科書“Introduction to Applied Linear Algebra: Vectors, Matrices, and Least Squares”がついに翻訳!!

・豊富な事例を示しながら、ベクトル・行列の基本から最小二乗法による機械学習までをていねいに解説!
・データサイエンス・機械学習に必要な数学の学び直しにうってつけ!
・章末問題が298問掲載されているから、完全に理解できる!
・Julia言語によるプログラミング課題が原著者のウェブサイトから入手できる!
・プログラミング課題を日本語に翻訳したものを、訳者のGitHubにて無料公開!

データサイエンスの学生だけでなく,すべての学生に必読の入門書―ローラン・EI・ガウイ(カリフォルニア大学バークレー校)

これが正攻法!―ギルバート・ストラング(マサチューセッツ工科大学)

この本は多くの授業で使われるだろう.これだけ演習問題が大量にあるのだから―トレバー・ヘイスティ(スタンフォード大学)

【主な内容】
第1部 ベクトル
1章 ベクトル
2章 線形関数
3章 ノルムと距離
4章 クラスタリング
5章 線形独立

第2部 行列
6章 行列
7章 行列の例
8章 線形連立方程式
9章 線形動的システム
10章 行列積
11章 逆行列

第3部 最小二乗法
12章 最小二乗法
13章 最小二乗当てはめ
14章 最小二乗識別
15章 多目的最小二乗法
16章 制約付き最小二乗法
17章 制約付き最小二乗法の応用
18章 非線形最小二乗法
19章 制約付き非線形最小二乗法

付録A 記法
付録B 計算量
付録C 微分と最適化
付録D さらなる話題

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ベクトル、行列、最小二乗法とは何か

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