内容説明
データサイエンス、機械学習、AIなどの発展にともなって時代が大きく変わろうとしている昨今、大学の初学年で学ぶ数学も、新しい科学やテクノロジーに柔軟に対応していくことが好ましい。特に、現代の科学の基礎的な中枢の1つとされる線形代数には、これらの新しいトピックを説明した参考書が必要とされる。そこで本書では、最先端の技術に関連する話題も取り込みつつ、線形代数の本質を深く理解できるような説明を心がけた。
目次
第１章 ベクトル
第２章 マトリクス
第３章 線形変換
第４章 消去法を用いた線形方程式の解法
第５章 ランク
第６章 デターミナント
第７章 固有値と固有ベクトル
第８章 ＱＲ分解とＱＲアルゴリズム
第９章 特異値
付録Ａ スパースモデリングとｌ１ノルム
付録Ｂ デターミナントの３つの定義
付録Ｃ ＱＲアルゴリズムの収束定理
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。
Qねこ
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一週目、写経。 機械学習の肝となるQR分解や特異値など、演習問題も含めて手を動かしながら本質に触れることのできる一冊と思います。事前知識なしだと？？の嵐だと思いましたので、基礎的な線形代数の知識や数式の気持ちを一旦別の書籍（＊）で触れてからの購入をおススメします。（＊）個人的には、『妥協しないデータ分析のための 微積分+線形代数入門（ソシム社）』との相性が良さそうに思います。また、初版では少し誤植が目立つように思いましたので、書籍のページの正誤表も参考にしてください。2026/02/15
