MIT 18.065 Matrix Methods in Data ...（playlist）
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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。
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MIT 18.065 Matrix Methods in Data ...（playlist）   LV2     Link：no title   2024/2/9
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#### （ask AI）
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「MIT 18.065 Matrix Methods in Data Analysis, Signal Processing, and Machine Learning」は、MITの公開授業の一つであり、2018年春学期に開講された。この授業は、線形代数、数値解析、統計的推定、信号処理、機械学習、最適化などの分野における数学的なツールと技術を扱い、その中でも特に行列解析とその応用について詳しく探究している。

この授業は、計算機サイエンス、電気工学、経済学、物理学、統計学、数学などの分野に興味を持つ学生にとって、非常に有用な内容となっている。講義は、数学的な理論や概念をわかりやすく説明し、実際の問題にどのように適用するかを示している。また、講義内での例題や課題によって、学生たちは理論を実践的な問題に適用する方法を学ぶことができる。

講義は、授業資料のビデオ、授業ノート、問題セット、試験などから成り立っており、無料で公開されている。この授業を受講することで、学生たちは線形代数や行列解析の理解を深めるだけでなく、実際の問題に対して行列解析を適用する方法を学ぶことができる。

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