ディープラーニングのための線形代数入門：一般的演算の初学者向けガイド | POSTD
Jeremy Howardによる ディープラーニングの素晴らしいコース を受講している間、自分の前提知識がさびついてきているせいで、誤差逆伝播法のような概念が理解しにくくなっていることを認識しました。そこで、理解度を上げるべく、そうした概念に関するいくつかのWikiページをまとめてみることにしました。本記事では、ディープラーニングでよく使われる線形代数演算のいくつかについて、ごく基本的な事項をざっとご紹介します。 線形代数とは？ ディープラーニングの文脈での線形代数とは、数の集合を同時に操作するための便利な手法を提供してくれる、数学的ツールボックスです。これらの数値を保持するためのベクトルや行列（スプレッドシート）のような構造体と、それらを加算、減算、乗算、および除算するための新しい規則を提供します。 線形代数が便利な理由 線形代数は、複雑な問題を単純で直感的に理解できる、計算効率の良い問
線形代数というのは、統計学と関連あるのですか？ - こんばんは．線型代数学は統計学に関連があります．これは線型代数学が固有値問題や最小二乗... - Yahoo!知恵袋
https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q1446705819 こんばんは． 線型代数学は統計学に関連があります． これは線型代数学が固有値問題や最小二乗問題などをその範囲に内包するためです． 統計学で多変量正規分布を扱うことが良くありますが，変数間の相関や独立性を調べるために分散共分散行列の固有値問題を解くことがあります． これは変数の存在する空間に適切な座標変換(回転)をかけて，変数が独立となるような直交座標系に変換することに対応します． この種の処理には統計的なデータ解析手法の一つである「主成分分析」と呼ばれる手法が含まれます． 逆に線型代数学の分野で扱う「最小二乗法」を行う上での理論的な動機付けは，統計学における「最尤推定」に基づくものです． ともかく，多次元の現象を扱うなら線型代数は必須だと考えてください
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@@ -9,7 +9,7 @@ * [[なんでも|PSCS.Comment]] … 掲示板 !!リンク -* [[→ 公式ページへ|http://ssl.ohmsha.co.jp/cgi-bin/menu.cgi?ISBN=978-4-274-06775-4]] … シミュレーションスクリプトや補足編PDFのダウンロードなど. 詳細目次もこちらに. +* [[→ 公式ページへ|https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274067754/]] … シミュレーションスクリプトや補足編PDFのダウンロードなど. 詳細目次もこちらに. * [[→ プログラミングのための確率統計 in Haskell|http://note.golden-lucky.net/2010/12/1-2-3-4-5-6-16-16-16-16-16-16-246-135.html]] * [[
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