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データサイエンスのための数学 データサイエンス入門シリーズ
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商品詳細
| 内容紹介 | |
|---|---|
| 販売会社／発売会社 | 講談社 |
| 発売年月日 | 2019/08/31 |
| JAN | 9784065169988 |
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データサイエンスのための数学
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データサイエンスのための数学
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データサイエンスの基礎を固めるための数学が、平易に整理された一冊です。微分積分、線形代数、確率論といった重要なテーマが厳選されており、入門者にとって理解しやすい内容になっています。特に、データサイエンスを学ぶ上で必要な数学の基礎をしっかりと身につけることができるため、次のステップに進む前の準備として最適です。
実践的な例題や題材選びが工夫されており、従来の教科書とは異なるアプローチで、データサイエンスに特化した内容が提供されています。これにより、読者は理論だけでなく、実際のデータを扱う際の視点も養うことができます。今後のデータサイエンス教育において、信頼できる教材として期待される一冊です。
※この内容はAIが作成したものであり、ブックオフ公式オンラインストアの見解や意図を示すものではありません。
【琉大OPACリンク】 https://opac.lib.u-ryukyu.ac.jp/opc/recordID/catalog.bib/BB28803749
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「最適化手法入門」を読む前にこの本で数学をおさらいしておくとよい。 P69 行列式 P77 固有値・固有ベクトル P141 テイラー展開 P161 偏微分 P172 ラグランジュ未定乗数法・・・符号±を間違えている
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