【解説】 一般逆行列
2. 連立一次方程式・線形方程式を思い出す • 中学では連立一次方程式 • (未知数の数)＝(方程式の数) • 解は必ず一意に定まった • 高校では線形方程式 • 線形方程式 Ax=b で表現 • 逆行列で解く： x=A-1b • Aは正方and正則 • 大学以降は「解けない場合」を主に扱う • (未知数の数)≠(方程式の数) • Aが非正方or非正則 • 逆行列が定義されない！ 2017/9/12【解説】 一般逆行列 2 −𝑥 + 2𝑦 = 0 𝑥 + 𝑦 = 3 ∴ 𝑥 = 2 𝑦 = 1 −1 2 1 1 𝑥 𝑦 = 0 3 ∴ 𝑥 𝑦 = 2 1 −1 2 1 1 0 1 𝑥 𝑦 = 0 3 2 ∴ 𝑥 𝑦 = ？ ？ 3. 現実世界の問題のほとんどは「解けない」 • 例）ノイズを含んだ多数のサンプルがとれる • (未知数の数)≪(方程式の数) • 多項
機械学習の教科書 : 情報系研究者の卵が妄想力を高めるために頑張るブログ
記事が少ないと寂しいので，自分の専門について書こうと思います． 私が現在専攻しているのは，簡単に言うと「機械学習」ということになるでしょう． 細かく言うと，その中でも機械学習の観点から，統計的な「時系列解析」を扱っています． 最近，ビッグデータだのディープラーニングだので機械学習が（まさに）にわかに脚光を浴びていますので，機械学習を勉強したいんだけど，なにから初めていいのかわからない．．．という人があふれているかもしれません． そういう人のために，教科書を紹介するのも専門家の役目だと私は思っているので，浅学ながら紹介します． 全くの初心者向け 機械学習を学ぶために必要な数学的知識として，主なものは 解析学（微分積分学）線形代数統計学 です．これは情報系大学数学の三本柱と言い換えてもいいかもしれませんｗ まず，解析学・線形代数は大学初年度程度のリテラシーがあれば大体は大丈夫です． 解析学では
勉強に役立ちそうなエントリの一覧 - 大人になってからの再学習
このブログでカバーされている「勉強に役立ちそうなエントリ」の一覧です。 ★をつけたものは、書くときに頑張ったような気がするので、見て損は無いと思う。というもの。 ■ 理工系の大学学部生くらいを対象とした用語の説明 ・★ベクトルの内積とは - 大人になってからの再学習 ・★固有ベクトル・固有値 - 大人になってからの再学習 ・★log(1+x)のテイラー展開・マクローリン展開 - 大人になってからの再学習 ・★写像：単射、全射、全単射 - 大人になってからの再学習 ・★フーリエ変換 - 大人になってからの再学習 ・★フーリエ級数展開の式を理解する - 大人になってからの再学習 ・★フーリエ級数展開の式を理解する(2) - 大人になってからの再学習 ・★プログラミングで理解する反射律・対称律・推移律・反対称律 - 大人になってからの再学習 ・★群・環・体 - 大人になってからの再学習 ・★分散
線形代数ライブラリEigenの資料まとめ - My Life as a Mock Quant
C++のテンプレートメタプログラミングを活用した線形代数ライブラリであるEigenに関連した資料へのLINKまとめ。 公式ドキュメント とりあえずここを探す。 Eigen: Main Page 特にクイックリファレンスガイド良く見る。 Eigen: Quick reference guide 講演資料 Publications - Eigen 特に Eigen a c++ linear algebra library が、「Expression Template使ってるぜー」とかの説明もあって良かった。 eigen/Cookbook 短いけどCookbook。うっかりshared_ptrに突っ込んでたので、しょっぱなの「Structures containing Eigen types as members」から勉強になったわ… eigen/Cookbook Eigen ー C++で線形代
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