「第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料 (2015/11/21[sat])」 内容は統計学の素養がある方には基本的な事項ですが、ベクトルと内積で見方を変えてみたという点と、あまり統計学に親しみがない方にも理解してもらえるようなまとめになっている、というところに本スライドの独自性があると考えていますので、その辺り良ければご覧ください^^Read less
線形代数の勉強を始めると割とすぐ出てきますよね、内積。 計算自体はさほど難しくはないのだけれども、いまいちピンとこないという方、それなりにいるんじゃないでしょうか。私もそうでした。 なので、今回の可視化シリーズは「内積」にスポットを当ててみます。 また、統計学でもいたるところにも内積で理解できる事項が出てきて、「内積すげー」ってなります 。 ベクトルってデータの並びですので、統計学に非常に関連するんですね。統計学での扱われ方は次回からですが、まずは内積から。 #0.先に結論を少々# ごにょごにょ前説が必要なので、内積の意味の結論だけ先にまず書きたいと思います。 内積は数式としては、下記のように書くことができます。 それを視覚的に表すと、下記のようになりベクトル${\bf a}$の長さに、ベクトル${\bf c}$の長さをかけたもの、という意味を持たせることができます。(${\bf c}$は
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