コンピュータでとく数学 ―データサイエンスのための統計・微分積分・線形代数―

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。Wolfram|Alpha，Python，R，Mathematicaをフル活用して，大学教養レベルの統計，微分積分，線形代数の全体像を把握する．学び直しにも最適な一冊．コンピュータ（Wolfram|Alpha，Python，R，Mathematica）を活用して，数学の学びの質を高めましょう．本書の具体的な目標は，線形回帰分析を理解することです．そのために必要な微分積分と線形代数も学びます．微分積分は多変数の微分積分まで，線形代数は特異値分解までです．これで，大学教養レベルの数学はほぼ網羅できます．すべてが線形回帰分析につながるので，何の役に立つのかと疑うことはありません．面倒な計算はコンピュータにまかせるので，計算に迷い込んでしまうこともありません．線形回帰分析はデータサイエンス（人工知能・機械学習）の出発点です．本書を読んで，データサイエンスにおいて必要とされる数学力とプログラミング力を身に付けましょう．大学教養レベルの数学の全体像の把握，学び直しにも最適な一冊です．コードは全てウェブで公開されます．第I部　入門第1章　実行環境第2章　数と変数第3章　データ構造第4章　可視化と方程式第5章　論理式第II部　統計第6章　1次元のデータ第7章　2次元のデータ第8章　確率変数と確率分布第9章　多次元の確率分布第10章 推測統計第11章　線形回帰分析第III部　微分積分第12章 関数の極限と連続性第13章 微分第14章 積分第15章 多変数関数の微分積分第IV部　線形代数第16章 ベクトル第17章 行列第18章 ベクトル空間第19章 固有値と固有ベクトル第20章 特異値分解と擬似逆行列

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