目次
- 目次
- はじめに
- ベクトル入門
- 線形関数
- ノルムと距離
- ノルムの用途
- 投資におけるリスクヘッジ
- クラスタリング
- ベクトルによるNet present value(正味現在価値)の計算
- 参考資料
- MyEnigma Supporters
はじめに
スタンフォード大学には
機械学習を学ぶ上での第一歩として、
Introduction to Matrix Methods (EE103)という授業があります。
今回の記事では、
この授業の教科書である
Introduction to Applied Linear Algebraを
読んだ際の技術メモです。
この教科書は下記のリンクのページからpdfをダウンロードすることができます。
また、最近この本の日本語訳が発売されました。
スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学 (KS情報科学専門書)
本記事では、
上記の教科書のベクトルの部分のみのメモです。
本記事では、
上記の教科書の行列の部分のみのメモです。
他の部分に関しては、下記の記事を参照下さい。
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