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特異値解析から機械学習への応用まで
共立出版 関原謙介
点
第1章 ベクトルと行列第2章 行列の特異値展開第3章 ベクトル空間第4章 線形方程式と最小二乗法第5章 センサーアレイデータにおける信号とノイズの分離第6章 時間領域での信号とノイズの分離第7章 信号源推定第8章 ベイズ機械学習の基礎第9章 数値実験付録 数学的補足
信号処理や機械学習において,重要な手法が線形代数を用いて導出され,線形代数の言葉で記述されている。それにもかかわらず,応用を想定して書かれた線形代数の教科書はあまり存在しないため,応用を目指して線形代数を学ぼうとする読者は,定理と証明が延々と続く中で「今何を目指しているのか」わからなくなり興味を失ってしまうこともある。 本書はこのような方たちを対象とした線形代数の再入門書である。道具としての線形代数を考えた場合,事柄の重要度は通常の線形代数の教科書とは異なる。例えば,行列の固有値や特異値を計算する場合でも,これらの計算法そのものは重要ではなく,固有値や特異値がその応用においてどんな意味を持っているのかを考えられることが重要である。 本書では1〜3章を線形代数の基礎にあて,4〜8章では信号処理と機械学習において特異値展開やベクトル空間の概念がどのように現実世界の問題解決に用いられるかを解説する。これらの章で述べたアルゴリズムについての数値実験を9章で行う(コードは共立出版ホームページからダウンロード可)。
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1位
又吉直樹
価格:1,320円(本体1,200円+税)
【2015年03月発売】
一覧を見る
[BOOKデータベースより]
第1章 ベクトルと行列
[日販商品データベースより]第2章 行列の特異値展開
第3章 ベクトル空間
第4章 線形方程式と最小二乗法
第5章 センサーアレイデータにおける信号とノイズの分離
第6章 時間領域での信号とノイズの分離
第7章 信号源推定
第8章 ベイズ機械学習の基礎
第9章 数値実験
付録 数学的補足
信号処理や機械学習において,重要な手法が線形代数を用いて導出され,線形代数の言葉で記述されている。それにもかかわらず,応用を想定して書かれた線形代数の教科書はあまり存在しないため,応用を目指して線形代数を学ぼうとする読者は,定理と証明が延々と続く中で「今何を目指しているのか」わからなくなり興味を失ってしまうこともある。
本書はこのような方たちを対象とした線形代数の再入門書である。道具としての線形代数を考えた場合,事柄の重要度は通常の線形代数の教科書とは異なる。例えば,行列の固有値や特異値を計算する場合でも,これらの計算法そのものは重要ではなく,固有値や特異値がその応用においてどんな意味を持っているのかを考えられることが重要である。
本書では1〜3章を線形代数の基礎にあて,4〜8章では信号処理と機械学習において特異値展開やベクトル空間の概念がどのように現実世界の問題解決に用いられるかを解説する。これらの章で述べたアルゴリズムについての数値実験を9章で行う(コードは共立出版ホームページからダウンロード可)。