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

内容紹介
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関係データ学習
目次
第1部ならべた数に法則を. [ベクトルと行列の基本]
第1話 演算による豊かさ. [和・スカラ倍・線形空間・生成元]
第2話 基底は一つではない. [一次独立・一次従属・基底]
第3話 関係性はとても大切. [内積・ノルム・距離]
第4話 多様性の一つのかたち. [直交性]
第5話 情報を操作して処理する. [行列・線形写像]
第6話 [幕間] ベクトルの影,測定の視点. [ベクトルの射影]
第2部 ならべた数に解釈を. [関数の基底展開]
第7話 「数式」が「点」になる. [多項式と線形空間]
第8話 やっぱり基底は一つではない. [基底関数]
第9話 数式にも関係性を作る. [関数の内積]
第10話 交わらないことの便利さ. [関数の直交性]
第11話 関数を行列で操作する. [作用素]
第12話 [幕間] 波の分解と再構築. [フーリエ変換]
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]
第13話 世界の一部をモデルに写しとる. [数理モデル]
第14話 関数をベクトルで微分する. [偏微分の応用]
第15話 データに合う関数を探す. [線形回帰・最小二乗法]
第16話 学び過ぎはよくない? [正則化・リッジ回帰・ラッソ回帰]
第17話 行列の特別な分解. [主成分分析・特異値分解・低ランク近似]
第18話 [幕間] 直交の技術. [主成分分析・固有ベクトル・未定乗数法・疑似逆行列]
第4部 ならべた数と移りゆく世界. [行列と時間発展系]
第19話 移り変わりを数式で表現する. [微分方程式]
第20話 行列を引数にとる関数? [行列の指数関数]
第21話 いくつかの時間発展を一度に解く. [連立微分方程式]
第22話 関数の時間変化を考える. [偏微分方程式]
第23話 偏微分方程式を解く. [基底展開・固有関数・差分近似]
第24話 [幕間] 予測の光,理解の闇. [確率微分方程式]
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]
第25話 時間発展データのために. [随伴作用素] .
第26話 観測方法を変える・その1. [クープマン作用素・辞書関数]
第27話 観測方法を変える・その2. [クープマン・モード]
第28話 変数が増えると,爆発. [クロネッカー積]
第29話 圧縮しながらベクトルを作る. [テンソル・トレイン形式]
第30話 [終幕] 世界を眺める視点の変革.[双対性]
製品情報
製品名 | 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 |
---|---|
著者名 | 著:大久保 潤 |
発売日 | 2025年03月13日 |
価格 | 定価:3,300円(本体3,000円) |
ISBN | 978-4-06-538647-7 |
判型 | A5 |
ページ数 | 304ページ |