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蔵書情報

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所蔵数	1	在庫数	1	予約数	0

書誌情報サマリ

書名	ストラング:線形代数とデータサイエンス
著者名	ギルバート・ストラング／著
著者名ヨミ	ギルバートストラング
出版者	近代科学社
出版年月	2021.10

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資料情報

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No.	所蔵館	配架場所	請求記号	資料番号	資料種別	状態	個人貸出	在庫
1	西部図書館	一般開架	4113/47/	1102631470	一般	在庫	可	○

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード	1000100937868
書誌種別	図書
書名	ストラング:線形代数とデータサイエンス
書名ヨミ	ストラングセンケイダイスウトデータサイエンス
叢書名	世界標準MIT教科書
言語区分	日本語
著者名	ギルバート・ストラング／著　松崎公紀／訳
著者名ヨミ	ギルバートストラング　マツザキキミノリ
著者名原綴	Strang Gilbert
出版地	東京
出版者	近代科学社
出版年月	2021.10
本体価格	￥７５００
ISBN	978-4-7649-0600-6
ISBN	4-7649-0600-6
数量	17,472p
大きさ	27cm
分類記号	411.3
件名	線型代数学　数理統計学　最適化　機械学習
注記	原タイトル:Linear algebra and learning from data
内容紹介	データサイエンスの中心的手法と考え方を体系化。機械学習を支える数学の3本の柱、線形代数、確率・統計、最適化を説明した上で、ニューラルネットワークの構造について解説する。
著者紹介	MITの数学科教授。著書に「ストラング:線形代数イントロダクション」など。
目次タイトル	第1章線形代数の要点
	1.1 行列Aの列べクトルを用いた行列ベクトル積Ax　1.2 行列-行列積AB　1.3 4つの基本部分空間　1.4 消去とA=LU　1.5 直交行列と部分空間　1.6 固有値と固有ベクトル　1.7 正定値対称行列　1.8 特異値分解による特異値と特異ベクトル　1.9 主成分と最適な低ランク行列　1.10 レイリー商と一般化固有値　1.11 ベクトル,関数,行列のノルム　1.12 行列とテンソルの分解:非負と疎
	第2章大規模行列の計算
	2.1 数値線形代数　2.2 最小二乗法の4つの方法　2.3 列空間の3種類の基底　2.4 乱択線形代数
	第3章低ランク行列と圧縮センシング
	3.1 Aの変化から生じるA[-1]の変化　3.2 インターレースする固有値と低ランクな信号　3.3 特異値が急速に減衰する行列　3.4 l[2]+l[1]の分離アルゴリズム　3.5 圧縮センシングと行列補完
	第4章特別な行列
	4.1 フーリエ変換:離散と連続　4.2 巡回置換行列と巡回行列　4.3 クロネッカー積A×B　4.4 クロネッカー和による正弦変換と余弦変換　4.5 テプリッツ行列とシフト不変フィルタ　4.6 グラフとラプラシアンとキルヒホッフの法則　4.7 スペクトラル法とk平均法によるクラスタリング　4.8 ランク1行列の補完　4.9 直交プロクラステス問題　4.10 距離行列
	第5章確率と統計
	5.1 平均と分散と確率　5.2 確率分布　5.3 モーメントとキュムラントと統計の不等式　5.4 共分散行列と同時確率　5.5 多変量正規分布と重み付き最小二乗法　5.6 マルコフ連鎖
	第6章最適化
	6.1 最小化問題:凸性とニュートン法　6.2 ラグランジュ乗数=コストの導関数　6.3 線形計画法、ゲーム理論,双対性　6.4 最小へ向かって進む勾配降下法　6.5 確率的勾配降下法とADAM
	第7章データからの学習
	7.1 深層ニューラルネットワークの構成　7.2 畳み込みニューラルネットワーク　7.3 誤差逆伝播法と連鎖律　7.4 ハイパーパラメータ:重大な決定　7.5 機械学習の世界