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old school magic

機械学習と統計とプログラミングについてちょっとずつ勉強していきます。

「パターン認識と機械学習」への遠回り その4 「キーポイント線形代数」

数学 機械学習 書評

その1 フリーソフトで作る音声認識システム
その2 自然言語処理のための機械学習入門
その3 はじめてのパターン認識

キーポイント線形代数 (理工系数学のキーポイント 2)

キーポイント線形代数 (理工系数学のキーポイント 2)

読んだ動機

前回までの三冊を読み、数学力に不安を覚えました。
特に主成分分析のあたりで固有値問題が出てきた時、固有値固有ベクトルについてはなんとなく覚えていたのですが、どういう意味を持っているのか良く分かっていないことに気付いたので、この本を読むことにしました。

良いところ

非常に分かりやすいです。図や例題を豊富に用いてるので非常にイメージしやすく、スムーズに読むことができました。
特に固有値固有ベクトルの持つ意味をイメージできるようになったのが大きい収穫でした。

この本を読んだ後にはじめてのパターン認識の主成分分析の項を読みなおしたのですが、この本が理解の助けになったと感じました。

悪いところ

しいてあげるなあら、あまり厳密な本ではないことかもしれません。
しかし、本の意図が「厳密な数学書に誘うこと」なので、厳密でないのは意図通りなのだと思います。

学べること

連立方程式から始まり、行列、行列式逆行列、線形変換、ランクや線形代数の基本定理、固有値、対角化、標準系と線形代数の基礎をひと通り