データサイエンスのための実践線形代数

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計算や技術分野で仕事をしたいのであれば、線形代数を理解する必要がある。行列とそれに作用する演算子の研究として、線形代数はコンピュータで実装されるほぼ全てのアルゴリズムや演算子の数学的基礎となっている。しかし、何十年も前の教科書で紹介されている方法は、専門家が今日の線形代数を使って現実の現代的なアプリケーションを解決する方法とは大きく異なっている。

マイク・X・コーエンによる本書は、Pythonで実装された線形代数の中核概念について、データサイエンス、機械学習、ディープラーニング、計算シミュレーション、生物医学データ処理アプリケーションでどのように使用されているかを含め、実践的に学ぶことができる。本書の知識を身につければ、無数の最新の解析メソッドやアルゴリズムを理解し、実装し、適応させることができるようになる。

コンピュータ技術やアルゴリズムを使用する実務者や学生に最適な本書は、以下の内容を紹介している：

• ベクトルと行列のインタプリタとアプリケーション
• 行列演算（様々な乗算と変換）
• 独立、ランク、逆行列
• 応用線形代数で使われる重要な分解（LUとQRを含む）
• 固有値分解と特異値分解
• 最小2乗モデルフィッティングやプリンシパル分析を含む応用例