図書
ImageImageImage

ストラング:線形代数とデータサイエンス (世界標準MIT教科書)

Icons representing 図書
The cover of this title could differ from library to library. Link to Help Page

ストラング:線形代数とデータサイエンス

(世界標準MIT教科書)

Call No. (NDL)
MA64-M63
Bibliographic ID of National Diet Library
031741972
Material type
図書
Author
ギルバート・ストラング 著ほか
Publisher
近代科学社
Publication date
2021.10
Material Format
Paper
Capacity, size, etc.
472p ; 27cm
NDC
411.3
View All

Notes on use

Note (General):

原タイトル: Linear Algebra and Learning from Data

Detailed bibliographic record

Summary, etc.:

データサイエンスの要となるニューラルネットワークおよび深層学習を理解するために、その根底にある線形代数を、データサイエンスをキーワードとして徹底的に解説。データサイエンティストを目指す読者の必携書である。(Provided by: 出版情報登録センター(JPRO))

Author introduction:

松崎公紀 松崎公紀 (高知工科大学情報学群 教授)(Provided by: 出版情報登録センター(JPRO))

Search by Bookstore

Table of Contents

  • 第1章:線形代数の要点 第2章:大規模行列の計算 第3章:低ランク行列と圧縮センシング 第4章:特別な行列 第5章:確率と統計 第6章:最適化 第7章:データからの学習

Holdings of Libraries in Japan

This page shows libraries in Japan other than the National Diet Library that hold the material.

Please contact your local library for information on how to use materials or whether it is possible to request materials from the holding libraries.

Kanto

  • CiNii Research

    Search Service
    Paper
    You can check the holdings of institutions and databases with which CiNii Research is linked at the site of CiNii Research.

Search by Bookstore

Publication bibliographic database Books Find a bookstore where you can purchase books from

Books is a database of the publishing industry with information provided by publishers. You can search for currently available paperbacks and eBooks.

Bibliographic Record

You can check the details of this material, its authority (keywords that refer to materials on the same subject, author's name, etc.), etc.

Paper Digital

Material Type
図書
ISBN
978-4-7649-0600-6
Title Transcription
ストラング センケイ ダイスウ ト データ サイエンス
Author/Editor
ギルバート・ストラング 著
松崎公紀 訳
Author Heading
訳者 : 松崎, 公紀 マツザキ, キミノリ ( 01219758 )Authorities
Publication, Distribution, etc.
Publication Date
2021.10
Publication Date (W3CDTF)
2021