線形代数の半歩先 : データサイエンス・機械学習に挑む前の30話 Half a step beyond linear algebra : 30 stories before taking on data science and machine learning
著者
書誌事項
線形代数の半歩先 : データサイエンス・機械学習に挑む前の30話 = Half a step beyond linear algebra : 30 stories before taking on data science and machine learning
講談社, 2025.3
- タイトル別名
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線形代数の半歩先 : データサイエンス機械学習に挑む前の30話
- タイトル読み
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センケイ ダイスウ ノ ハンポサキ : データ サイエンス・キカイ ガクシュウ ニ イドム マエ ノ 30ワ
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注記
表現種別: テキスト (ncrcontent), 機器種別: 機器不用 (ncrmedia), キャリア種別: 冊子 (ncrcarrier)
奥付の編集: 講談社サイエンティフィク
文献あり(各部最終話の1)
内容説明・目次
内容説明
数式を眺める視点を、いろいろと 「半歩先」としてのポイントは「見方を変えること」です。関数を、線形代数的に捉える 微分積分学で扱う「関数」を線形代数の言葉で見直していきます。巨大なデータに立ち向かうための道具を手に入れる ベクトルと行列を縦横無尽に使うことの強みを実感できるはずです。一度学んだ人に、これから学ぶ人に、半歩先から見える景色を 線形代数は便利な道具でもあり、世界を捉えるための思考方法でもあります。
目次
- 第１部 ならべた数に法則を。［ベクトルと行列の基本］（演算による豊かさ。［和・スカラ倍・線形空間・生成元］；基底は一つではない。［一次独立・一次従属・基底］ ほか）
- 第２部 ならべた数に解釈を。［関数の基底展開］（「数式」が「点」になる。［多項式と線形空間］；やっぱり基底は一つではない。［基底関数］ ほか）
- 第３部 ならべた数に応用を。［データサイエンスと機械学習］（世界の一部をモデルに写しとる。［数理モデル］；関数をベクトルで微分する。［偏微分の応用］ ほか）
- 第４部 ならべた数と移りゆく世界。［行列と時間発展系］（移り変わりを数式で表現する。［微分方程式］；行列を引数にとる関数？［行列の指数関数］ ほか）
- 第５部 ならべた数のさらなる発展。［非線形系における線形性］（時間発展データのために。［随伴作用素］；観測方法を変える・その１。［クープマン作用素・辞書関数］ ほか）
「BOOKデータベース」 より
