スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学《これが世界標準! 世界もここから始めてる!!》 データサイエンス・機械学習を学ぶ「はじめの一歩」として、スタンフォード大学にて使用されている教科書"Introduction to Applied Linear Algebra: Vectors, Matrices, and Least Squares"がついに翻訳!! ・豊富な事例を示しながら、ベクトル・行列の基本から最小二乗法による機械学習までをていねいに解説! ・データサイエンス・機械学習に必要な数学の学び直しにうってつけ! ・章末問題が298問掲載されているから、完全に理解できる! ・Julia言語によるプログラミング課題が原著者のウェブサイトから入手できる! ・プログラミング課題を日本語に翻訳したものを、訳者のGitHubにて無料公開! 第1部 ベクトル 1章 ベクトル 1.1 ベクトル 1.2 ベクトルの和 1.3 ベクトルスカ
