第７７回高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部 第８回官民データ活用推進戦略会議 合同会議 議事次第 令和２年４月２２日（水） １７：０５～１７：３０ 於 総理大臣官邸４階大会議室等 開会 ＩＴ新戦略策定に向けた方針について 意見交換 閉会 配付資料
議事次第｜高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部
第７７回高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部 第８回官民データ活用推進戦略会議 合同会議 議事次第 令和２年４月２２日（水） １７：０５～１７：３０ 於 総理大臣官邸４階大会議室等 開会 ＩＴ新戦略策定に向けた方針について 意見交換 閉会 配付資料
主成分分析(PCA)の数学的な理論とPythonによる実装
$$ \newcommand{\bm}[1]{\mathbf #1} $$ 主成分分析(PCA)の数学的な理論とPythonによる実装¶ Author: Yuki Takei (noppoMan) Github: https://github.com/noppoMan Twitter: https://twitter.com/noppoMan722 Blog: https://note.com/noppoman これは、noteの主成分分析の背景にある数学理論の話(最適化問題)の本文です。 主成分分析の数学的な理論の理解に必要な知識¶ 主成分分析は、アルゴリズム的な観点で見るとデータの分散を最大化させる最適化問題であり、その理論は数学（とくに微分学、線形代数）により与えられている。以下は、主成分分析で使われる数学の分野をざっくりとリストしたものである。 データ分析 分散、共分散 解析学 多
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