intro to applied linalg (FREE)
サイズ：     
  USER
  サンプルユーザ
サンプル用のユーザです。
 WEB
    学習ノート
機械学習関連の学習に使えそうな本や動画を調べ、整理してみました。（なるべくFREEのものを優先しました）

* 尚、ノートの文章は一部を除きAIに書いてもらったもので、正確性はありません。
* ノートにchatGPT等AIに作ってもらった表を貼るには、「マークダウンのコードに変換して」と頼めば書き出してくれるので、ノートを「markdown」編集モードにして、コピペすれば簡単です。
sub  

Loading ...

    ノート表示（LV2）
intro to applied linalg (FREE)   LV2     Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares   2024/2/9
Image From  Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares
”
”
  引用元：Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares
  引用元：Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares
#### （ask AI）
ーーーーーー
「Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares」は、Stephen Boyd（スタンフォード大学）が著した応用線形代数の教科書です。この教科書は、実際の問題を解決するために必要な線形代数の基本的な考え方を明確に説明しています。

本書の特徴は以下の通りです。

応用的な例：機械学習、信号処理、ネットワーク分析など、現実世界の問題を扱っています。
豊富な図表：多くの図表やグラフを使い、線形代数の概念を直感的に理解できるように工夫されています。
Pythonコード：線形代数の理論をPythonコードで表現することで、実践的なスキルを身につけることができます。
問題集：章末に問題が用意されており、練習問題やプロジェクト課題を通じて、理解を深めることができます。
無料公開：本書はオンラインで無料公開されており、誰でも自由にアクセスできます。

この教科書は、数学やコンピュータサイエンスの学生だけでなく、機械学習やデータサイエンスの実践者にとっても非常に有用です。全体的に、初学者でも理解しやすいように書かれているため、線形代数を学ぶには非常に優れた教科書だと言えます。

ーーーーーー
clip （公開時は表示されません）
  sub_notes （LV3）   全て開く   全て閉じる
none   LV3 4月17日  
0
”
”
  引用元：
  引用元：
none
 sub

  コメント

  コメントを書く
ads
ads