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実用

世界標準MIT教科書|ストラング:線形代数とデータサイエンス

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あらすじ・内容

データサイエンスの要となるニューラルネットワークおよび深層学習を理解するために、その根底にある線形代数を、データサイエンスをキーワードとして徹底的に解説する。データサイエンティストを目指す読者の根幹を形作ることができる良書である。

データサイエンティストが知っているべき,情報時代に必須の線形代数教科書!
本書は,『ストラング:線形代数イントロダクション』の原著者ギルバート・ストラングMIT教授が,データサイエンスの基礎を成す数学(線形代数,確率・統計,最適化)を解説した専門書.
データサイエンスの要となるのはニューラルネットワークおよび深層学習であり,その根幹を理解するために線形代数を深く学ぶことが重要となる.
深層学習の解説書は多数あるが,その根底にある数学まで徹底的に解説した書籍はほとんどない.
本書は,線形代数の発展的教科書として,またデータサイエンティストを志す読者が線形代数を学ぶための教科書としてふさわしい一冊である.
【目次】
第1章:線形代数の要点
第2章:大規模行列の計算
第3章:低ランク行列と圧縮センシング
第4章:特別な行列
第5章:確率と統計
第6章:最適化
第7章:データからの学習

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(*詳細)

作品情報

著者
レーベル
――
出版社
近代科学社
カテゴリ
実用
ページ概数
495
配信開始日
2021/10/30
底本発行日
2021/10/31
対応端末
  • PCブラウザ
    ビューア
  • Android
    (スマホ/タブレット)
  • iPhone / iPad
  • 推奨環境
ページ概数

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