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内容紹介
データサイエンティストが知っているべき，情報時代に必須の線形代数教科書！
本書は，『ストラング：線形代数イントロダクション』の原著者ギルバート・ストラングMIT教授が，データサイエンスの基礎を成す数学（線形代数，確率・統計，最適化）を解説した専門書．データサイエンスの要となるのはニューラルネットワークおよび深層学習であり，その根幹を理解するために線形代数を深く学ぶことが重要となる．
深層学習の解説書は多数あるが，その根底にある数学まで徹底的に解説した書籍はほとんどない．本書は，線形代数の発展的教科書として，またデータサイエンティストを志す読者が線形代数を学ぶための教科書としてふさわしい一冊である．
書誌情報
- 著者: ギルバート・ストラング(著), 松崎 公紀(訳)
- 発行日: 2021-10-28 (紙書籍版発行日: 2021-10-28)
- 最終更新日: 2021-10-28
- バージョン: 1.0.0
- ページ数: 494ページ(PDF版換算)
- 対応フォーマット: PDF, EPUB
- 出版社: 近代科学社
対象読者
データリテラシー,データサイエンス,統計,尺度,誤差,有効数字,オーダー,平均,回帰,外れ値,分散,標準偏差,偏差値,正規分布,相関,相関係数,二項分布,大数の法則,中心極限定理,統計的に有意に興味がある人
著者について
ギルバート・ストラング
松崎 公紀
高知工科大学情報学群教授。数理的プログラミング手法（特に，並列プログラミングに対する応用）と深層学習によるゲームプログラミングの研究に従事している．監訳書に『計算できるもの，計算できないもの−−実践的アプローチによる計算理論入門』（オライリー・ジャパン），共訳書に『世界標準MIT教科書 ストラング：線形代数イントロダクション』（近代科学社），『エレガントな問題解決−−柔軟な発想を引き出すセンスと技』（オライリー・ジャパン）などがある．