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スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学
ステファン・ボイド,
リーヴェン・ヴァンデンベルグ
著
玉木 徹
翻訳
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在庫状況
有り
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お届け予定日
3～4日
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価格
\4,950（税込）
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発行年月 |
2021年02月 |
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言語 |
日本語 |
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媒体 |
冊子 |
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ページ数／巻数 |
15p,507p |
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大きさ |
24cm |
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ジャンル |
和書／理工学／数学／代数学 |
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ISBN |
9784065161968 |
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商品コード |
1032707474 |
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NDC分類 |
411.35 |
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基本件名 |
行列・行列式 |
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本の性格 |
テキスト |
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新刊案内掲載月 |
2021年04月2週 |
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| 商品URL | https://kw.maruzen.co.jp/ims/itemDetail.html?itmCd=1032707474 |
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著者紹介
ステファン・ボイド（著者）：スタンフォード大学工学部サムスン教授．電気工学科の教授であり，コンピュータサイエンス学科および経営科学工学科を兼任．
ヴァンデンベルグとの共著書に「凸最適化」（Convex Optimization, Cambridge, 2004, 未訳）がある．
リーヴェン・ヴァンデンベルグ（著者）：カリフォルニア大学ロサンゼルス校の電気コンピュータ工学科の教授であり，数学科を兼任．
ボイドとの共著書に「凸最適化」（Convex Optimization, Cambridge, 2004, 未訳）がある．
玉木 徹（翻訳）：2001年，名古屋大学大学院工学研究科博士課程後期修了． 博士（工学）．新潟大学 助手，広島大学准教授を経て，2020年10月より名古屋工業大学教授．専門はコンピュータビジョン，画像認識．翻訳書として，『Pythonで体験するベイズ推論』（森北出版，2017），『統計的学習の基礎』（共訳，共立出版，2014）などがある．
内容
《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！
【プログラミングの補足資料と追加の演習問題の入手先】
・原著者のウェブサイト：http://vmls-book.stanford.edu
・補足資料の日本語訳：https://github.com/tttamaki/julia_companion_jp
【推薦の言葉：原著刊行にあたって】
データサイエンスの学生だけでなく，すべての学生に必読の入門書
――ローラン・EI・ガウイ（カリフォルニア大学バークレー校）
これが正攻法！
――ギルバート・ストラング（マサチューセッツ工科大学）
この本は多くの授業で使われるだろう．これだけ演習問題が大量にあるのだから
――トレバー・ヘイスティ（スタンフォード大学）
【主な内容】
第1部 ベクトル
1章 ベクトル
2章 線形関数
3章 ノルムと距離
4章 クラスタリング
5章 線形独立
第2部 行列
6章 行列
7章 行列の例
8章 線形連立方程式
9章 線形動的システム
10章 行列積
11章 逆行列
第3部 最小二乗法
12章 最小二乗法
13章 最小二乗当てはめ
14章 最小二乗識別
15章 多目的最小二乗法
16章 制約付き最小二乗法
17章 制約付き最小二乗法の応用
18章 非線形最小二乗法
19章 制約付き非線形最小二乗法
付録A 記法
付録B 計算量
付録C 微分と最適化
付録D さらなる話題
