「スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学」シリーズ
スタンフォードベクトル・行列からはじめる最適化数学
《これが世界標準！世界もここから始めてる！！》
データサイエンス・機械学習を学ぶ「はじめの一歩」として、スタンフォード大学にて使用されている教科書“IntroductiontoAppliedLinearAlgebra:Vectors,Matrices,andLeastSquares”がついに翻訳！！
・豊富な事例を示しながら、ベクトル・行列の基本から最小二乗法による機械学習までをていねいに解説！
・データサイエンス・機械学習に必要な数学の学び直しにうってつけ！
・章末問題が298問掲載されているから、完全に理解できる！
・Julia言語によるプログラミング課題が原著者のウェブサイトから入手できる！
・プログラミング課題を日本語に翻訳したものを、訳者のGitHubにて無料公開！
【プログラミングの補足資料と追加の演習問題の入手先】
【推薦の言葉：原著刊行にあたって】
データサイエンスの学生だけでなく，すべての学生に必読の入門書
――ローラン・EI・ガウイ
――ギルバート・ストラング
この本は多くの授業で使われるだろう．これだけ演習問題が大量にあるのだから
――トレバー・ヘイスティ
13章最小二乗当てはめ
16章制約付き最小二乗法
17章制約付き最小二乗法の応用
19章制約付き非線形最小二乗法
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