スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学

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スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学

ステファン・ボイド, リーヴェン・ヴァンデンベルグ著 ; 玉木徹訳

講談社, 2021.2

タイトル別名

Introduction to applied linear algebra : vectors, matrices, and least squares

ベクトル・行列からはじめる最適化数学 : スタンフォード

スタンフォードベクトル行列からはじめる最適化数学

タイトル読み

スタンフォード ベクトル・ギョウレツ カラ ハジメル サイテキカ スウガク

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注記

原著 (Cambridge University Press, c2018) の翻訳

内容説明・目次

内容説明

本書で説明する考え方と手法は、データからの予測モデルの構築や、画像の強調、投資ポートフォリオの最適化などの実際の問題に通用する。現在のデータサイエンスやさまざまな分野の応用の背後にある基本的な考え方が身につく。

目次

  • 第１部　ベクトル（ベクトル；線形関数；ノルムと距離　ほか）
  • 第２部　行列（行列；行列の例；線形連立方程式　ほか）
  • 第３部　最小二乗法（最小二乗法；最小二乗当てはめ；最小二乗識別　ほか）

「BOOKデータベース」 より

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