データ科学のための基礎数理 = Fundamental Mathematics for Data Science : 情報数理・確率統計・パターン認識

• 資料種別: 図書
• ISBN: 978-4-339-02937-6
• タイトル: データ科学のための基礎数理 : 情報数理・確率統計・パターン認識
• タイトルよみ: データ カガク ノ タメ ノ キソ スウリ
• 著者・編者: 後藤正幸 著
• 著者標目: 著者 ： 後藤, 正幸 ゴトウ, マサユキ ( 001169700 )典拠
• 出版事項: 東京 : コロナ社 (出版)
• 出版年月日等: 2023.10
• 出版年（W3CDTF）: 2023
• 数量: 213p
• 大きさ: 26cm
• 並列タイトル等: Fundamental Mathematics for Data Science ジョウホウ スウリ カクリツ トウケイ パターン ニンシキ; Fundamental Mathematics for Data Science
• 出版地（国名コード）: JP
• 本文の言語コード: jpn
• 表現種別: テキスト
• 機器種別: 機器不用
• キャリア種別: 冊子
• 件名標目: 情報理論 ジョウホウリロン ( 00575012 )典拠; 数理統計学 スウリトウケイガク ( 00571746 )典拠; パターン認識 パターンニンシキ ( 00569072 )典拠
• NDC10版: 007.1 : 情報学．情報科学
• NDLC: M121
• 対象利用者: 一般
• 書誌注記: 文献あり 索引あり
• 入手条件・定価: 3600円
• 所蔵機関: 国立国会図書館
• 請求記号: M121-M702
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館蔵書; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• 書誌ID（NDLBibID）: 033034299; http://id.ndl.go.jp/bib/033034299
• 全国書誌番号: 23893846
• トーハンMARC番号: 34519115
• 目録規則: 日本目録規則2018年版
• 整理区分コード: 111

• 要約等: データサイエンスの土台を築くために欠かせない情報数理に焦点を当て，パターン認識や機械学習の本質を学ぶために必要な内容に絞って丁寧に解説。データサイエンスを学び始める際にはもちろん，基礎を再確認するためにも最適。（提供元: 出版情報登録センター（JPRO））

目次

1．多次元関数の基礎

1.1　ユークリッド空間と関数

1.2　1次関数と2次関数の勾配ベクトル

1.3　2次関数の性質

1.3.1　固有値と固有ベクトル