スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学

ボイド，ステファン〈Ｂｏｙｄ，Ｓｔｅｐｈｅｎ〉/ヴァンデンベルグ，リーヴェン【著】〈Ｖａｎｄｅｎｂｅｒｇｈｅ，Ｌｉｅｖｅｎ〉/玉木 徹【訳】

講談社（2021/02発売）

• サイズ B5判／ページ数 536p／高さ 24cm
• 商品コード 9784065161968
• NDC分類 414.7
• Cコード C3041

出版社内容情報

《これが世界標準！　世界もここから始めてる！！》
データサイエンス・機械学習を学ぶ「はじめの一歩」として、スタンフォード大学にて使用されている教科書“Introduction to Applied Linear Algebra: Vectors

内容説明

本書で説明する考え方と手法は、データからの予測モデルの構築や、画像の強調、投資ポートフォリオの最適化などの実際の問題に通用する。現在のデータサイエンスやさまざまな分野の応用の背後にある基本的な考え方が身につく。

目次

第１部　ベクトル（ベクトル；線形関数；ノルムと距離　ほか）
第２部　行列（行列；行列の例；線形連立方程式　ほか）
第３部　最小二乗法（最小二乗法；最小二乗当てはめ；最小二乗識別　ほか）

著者等紹介

ボイド，ステファン［ボイド，ステファン］ ［Ｂｏｙｄ，Ｓｔｅｐｈｅｎ］
スタンフォード大学工学部サムスン教授。電気工学科の教授であり、コンピュータサイエンス学科および経営科学工学科を兼任

ヴァンデンベルグ，リーヴェン［ヴァンデンベルグ，リーヴェン］ ［Ｖａｎｄｅｎｂｅｒｇｈｅ，Ｌｉｅｖｅｎ］
カリフォルニア大学ロサンゼルス校の電気コンピュータ工学科の教授であり、数学科を兼任

玉木徹［タマキトオル］
名古屋工業大学教授。コンピュータビジョンと画像認識の研究に従事（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。

[neko_machi0108]

どういう物に使われているか書いてあってよかった

2025/12/27

[dokusho]

基本的な線形代数の知識の導入と、線形or非線形（+線形or非線形制約)の最小二乗問題の解き方の解説。似たような線形代数や最適化数学の入門書と比べると、工学的な応用事例を多く紹介してくれる点、アルゴリズムの計算量の見積もりやQR分解を使った効率的な解き方の説明が多い点が特徴的だと感じた。

2025/08/31

[Kenji Hiranabe]

Strang先生の推薦。データサイエンスや統計、最適化の数学と計算がとても豊富！

2021/08/04