「線形代数キャンパス・ゼミ」 機械学習の線形の手法を理解するための線形代数を学びたい方へ

シェアする

馬場敬之, 「線形代数キャンパス・ゼミ」, マセマ出版社, 2020 (改訂8)

マセマ出版社: https://www.mathema.jp/product/%E7%B7%9A%E5%BD%A2%E4%BB%A3%E6%95%B0%E3%82%AD%E3%83%A3%E3%83%B3%E3%83%91%E3%82%B9%E3%83%BB%E3%82%BC%E3%83%9F-%E6%94%B9%E8%A8%828/

Amazon: https://www.amazon.co.jp/dp/4866151633

線形代数についてわかりやすく学べる本です。たとえば以前に紹介した 「マンガでわかる線形代数」 を読んだ後に、

「マンガでわかる線形代数」 ベクトルって何?行列って何?から、線形代数の基礎を学びたい方へ
高橋 信, 「マンガでわかる線形代数」, オーム社, 2008 オーム社: Amazon: タイトルにある通り...

さらに学びたい方に適しています。もちろん、「線形代数キャンパス・ゼミ」 にはベクトルの基礎や行列の基礎から解説がありますので、いきなりこの本からスタートしても問題ないと思います。

内容も豊富であり、この本の内容を理解すれば、主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)、独立成分分析 (Independent Component Analysis, ICA)、部分的最小二乗法 (Partial Least Squares, PLS) などのデータ解析・機械学習の線形手法を理解することができると思います。

解説だけでなく、例題、演習問題、実践問題がありますので、しっかり読もうとすると数日かかると思います。

「線形代数キャンパス・ゼミ」 では、データ解析・機械学習に関連する内容として、主に以下のことを学べます。

  • ベクトルの基礎 (ベクトルの扱い方、線形独立、基底、次元、部分空間)
  • 内積
  • 正射影ベクトル
  • 直線の方程式
  • 平面の方程式
  • 行列の基礎 (行列の扱い方、逆行列)
  • ランク(階数)
  • いろいろな行列の公式
  • 線形写像
  • 部分空間
  • 行列の対角化
  • 固有値
  • 固有ベクトル
  • 直交行列
  • シュミットの正規直交化

以上です。

質問やコメントなどありましたら、twitter, facebook, メールなどでご連絡いただけるとうれしいです。

シェアする

フォローする