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スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学

出版社名 講談社
出版年月 2021年2月
ISBNコード 978-4-06-516196-8
4-06-516196-7
税込価格 4,950円
頁数・縦 507P 24cm

商品内容

要旨

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)

出版社・メーカーコメント

豊富な事例を示しながら、ベクトル・行例の基本から最小二乗法による機械学習までをていねに解説。数学の学び直しにうってつけ!

著者紹介

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)