スタンフォード　ベクトル・行列からはじめる最適化数学

《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