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
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Kenji Hiranabe
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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
