Pythonハンズオンによる はじめての線形代数(中古品)
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商品説明
(中古品)
Pythonハンズオンによる はじめての線形代数
【ブランド名】
中西崇文: author;
【商品説明】
データサイエンスやAIの世界で欠かせない基礎知識といえる、線形代数。 本書は、そのような応用に必須の知識に焦点をあて、イメージを掴みながら学習できるよう、やさしく解説した入門書です。 手軽にできるPythonプログラミングを交えながら学ぶため、概念や計算方法の理解が深まるだけでなく、それらをプログラムに落とし込む力も身につけることができます。 はじめの章で基本事項を解説しているので、Python初心者でも大丈夫です。 〈このような方におすすめ〉 ・データサイエンティストを目指している方 ・線形代数を学ぶ必要が出てきたが、普通の数学書を読むのはきついと感じている方 ・Pythonを気軽に学び、活用してみたい方 ◆電子版が発行されました ◆詳細は、森北出版Webサイトにて 【目次】 はじめに 1 章 Pythonの環境設定と基本操作 1-1 Google Colaboratory の導入 1-1-1 GoogleアカウントとChromeブラウザの準備 1-1-2 GoogleColaboratoryへのアクセス、利用方法 一歩深く…お手持ちのPC にPython の環境をインストールする 1-2 Pythonの基本文法 1-2-1 四則演算 1-2-2 変数 1-2-3 print文 1-2-4 配列 1-2-5 条件分岐 1-2-6 反復 1-2-7 関数 1-2-8 グラフ表示 1-2-9 コメント文 2章 線形代数のイメージ 2-1 「線形代数」の意味 2-1-1 ベクトル、行列と線形代数 2-2 ベクトル、行列の簡単な例 2-3 ベクトル、行列のいろいろな例 3章 ベクトルの基本ノルム、距離、内積 3-1 ベクトル 3-1-1 ベクトルの基本 3-1-2 ベクトルの座標上での表現 3-1-3 列ベクトル、行ベクトル 3-1-4 ベクトルの成分 3-1-5 ベクトルの基本演算 一歩深く…ベクトル空間 3-2 ベクトルの分解と線形結合 3-2-1 単位ベクトル 3-2-2 ベクトルの分解と線形結合 3-3 線形独立・線形従属 3-4 ノルム、距離、内積 3-4-1 ノルム 3-4-2 距離 3-4-3 内積・コサイン類似度 3-4-4 距離・コサイン類似度を使って色の関係を求める 一歩深く…ノルム・距離・内積の公理 3-5 正規直交基底 3-5-1 基底 3-5-2 直交 3-5-3 正規直交基底 4章 行列の基本連立1次方程式を解くために 4-1 連立1 次方程式を行列で表現 4-1-1 連立1次方程式と行列 4-1-2 連立1次方程式を解くには 4-2 行列 4-2-1 行列の基本 4-2-2 様々な行列 4-2-3 逆行列 4-3 行列式 4-3-1 2×2行列の行列式 4-3-2 3×3行列の行列式 一歩深く…余因子展開 4-3-3 行列式の性質 4-4 ガウスの消去法 4-4-1 ガウスの消去法の前進消去と後退代入 4-4-2 階数(ランク) 4-5 行列の基本演算 4-5-1 行列の和・差 4-5-2 行列のスカラー倍 4-5-3 行列の和とスカラー倍の性質 4-5-4 行列とベクトルの積 4-5-5 行列と行列の積 4-5-6 行列と行列の積の性質 一歩深く…補足:2×2行列の逆行列を求める 5章 線形写像/線形変換 5-1 線形写像/線形変換 一歩深く…像空間、核空間 5-2 写像の合成 5-3 画像データからの印象語抽出システムを線形写像で実現 5-3-1 画像ファイルからRGB色ベクトル抽出 5-3-2 RGB 色ベクトルから10次元色ベクトル抽出 5-3-3 10 次元色ベクトルxを取得 5-3-4 表現行列の構成と10次元色ベクトルから印象語ベクトルへの線形写像 6章 アフィン変換画像の平行移動、拡大・縮小、回転、せん断、鏡映 6-1 線形変換をまとめて行うには 6-2 平面画像処理 6-2-1 画像ファイルを座標行列に変換 6-2-2 拡大・縮小 6-2-3 回転 6-2-4 せん断 6-2-5 鏡映 6-2-6 平行移動が線形変換で表現できないという問題 6-3 平面画像のアフィン変換 6-3-1 アフィン変換での平行移動 6-3-2 アフィン変換での拡大・縮小 6-3-3 アフィン変換での回転 6-3-4 アフィン変換でのせん断 6-3-5 アフィン変換での鏡映 6-3-6 アフィン変換の合成 6-4 3 次元でのアフィン変換 6-4-1 3 次元のアフィン変換での平行移動 6-4-2 3 次元のアフィン変換での拡大・縮小 6-4-3 3 次元のアフィン変換での回転 6-4-4 3 次元のアフィン変換でのせん断 6-4-5 3 次元のアフィン変換での鏡映 一歩深く…3Dオブジェクトを読み込み、表示する 7章 固有値・固有ベクトル 7-1 基底の取り替え 7-1-1 基底の取り替えの基本 7-1-2 基底の取り替えと他の線形変換が混じる場合 7-2 対角行列 7-3 固有値・固有ベクトル 7-3-1 対角化を考える 7-3-2 固有値・固有ベクトル 7-3-3 行列の対角化 7-3-4 対称行列 7-4 固有値・固有ベクトルを使った応用例Google PageRank 謝辞 参考文献 索引
当店では初期不良に限り、商品到着から7日間は返品をお受けいたします。
イメージと違う、必要でなくなった等、お客様都合のキャンセル・返品は一切お受けしておりません。
中古品の場合、基本的に説明書・外箱・ドライバーインストール用のCD-ROMはついておりません。
商品名に「限定」「保証」等の記載がある場合でも特典や保証・ダウンロードコードは付いておりません。
写真は代表画像であり実際にお届けする商品の状態とは異なる場合があります。
中古品の場合は中古の特性上キズ、汚れがある場合があります。
他モールでも併売しておりますので、万が一お品切れの場合はご連絡致します。
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※離島、北海道、九州、沖縄は遅れる場合がございます。予めご了承下さい。
Pythonハンズオンによる はじめての線形代数
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データサイエンスやAIの世界で欠かせない基礎知識といえる、線形代数。 本書は、そのような応用に必須の知識に焦点をあて、イメージを掴みながら学習できるよう、やさしく解説した入門書です。 手軽にできるPythonプログラミングを交えながら学ぶため、概念や計算方法の理解が深まるだけでなく、それらをプログラムに落とし込む力も身につけることができます。 はじめの章で基本事項を解説しているので、Python初心者でも大丈夫です。 〈このような方におすすめ〉 ・データサイエンティストを目指している方 ・線形代数を学ぶ必要が出てきたが、普通の数学書を読むのはきついと感じている方 ・Pythonを気軽に学び、活用してみたい方 ◆電子版が発行されました ◆詳細は、森北出版Webサイトにて 【目次】 はじめに 1 章 Pythonの環境設定と基本操作 1-1 Google Colaboratory の導入 1-1-1 GoogleアカウントとChromeブラウザの準備 1-1-2 GoogleColaboratoryへのアクセス、利用方法 一歩深く…お手持ちのPC にPython の環境をインストールする 1-2 Pythonの基本文法 1-2-1 四則演算 1-2-2 変数 1-2-3 print文 1-2-4 配列 1-2-5 条件分岐 1-2-6 反復 1-2-7 関数 1-2-8 グラフ表示 1-2-9 コメント文 2章 線形代数のイメージ 2-1 「線形代数」の意味 2-1-1 ベクトル、行列と線形代数 2-2 ベクトル、行列の簡単な例 2-3 ベクトル、行列のいろいろな例 3章 ベクトルの基本ノルム、距離、内積 3-1 ベクトル 3-1-1 ベクトルの基本 3-1-2 ベクトルの座標上での表現 3-1-3 列ベクトル、行ベクトル 3-1-4 ベクトルの成分 3-1-5 ベクトルの基本演算 一歩深く…ベクトル空間 3-2 ベクトルの分解と線形結合 3-2-1 単位ベクトル 3-2-2 ベクトルの分解と線形結合 3-3 線形独立・線形従属 3-4 ノルム、距離、内積 3-4-1 ノルム 3-4-2 距離 3-4-3 内積・コサイン類似度 3-4-4 距離・コサイン類似度を使って色の関係を求める 一歩深く…ノルム・距離・内積の公理 3-5 正規直交基底 3-5-1 基底 3-5-2 直交 3-5-3 正規直交基底 4章 行列の基本連立1次方程式を解くために 4-1 連立1 次方程式を行列で表現 4-1-1 連立1次方程式と行列 4-1-2 連立1次方程式を解くには 4-2 行列 4-2-1 行列の基本 4-2-2 様々な行列 4-2-3 逆行列 4-3 行列式 4-3-1 2×2行列の行列式 4-3-2 3×3行列の行列式 一歩深く…余因子展開 4-3-3 行列式の性質 4-4 ガウスの消去法 4-4-1 ガウスの消去法の前進消去と後退代入 4-4-2 階数(ランク) 4-5 行列の基本演算 4-5-1 行列の和・差 4-5-2 行列のスカラー倍 4-5-3 行列の和とスカラー倍の性質 4-5-4 行列とベクトルの積 4-5-5 行列と行列の積 4-5-6 行列と行列の積の性質 一歩深く…補足:2×2行列の逆行列を求める 5章 線形写像/線形変換 5-1 線形写像/線形変換 一歩深く…像空間、核空間 5-2 写像の合成 5-3 画像データからの印象語抽出システムを線形写像で実現 5-3-1 画像ファイルからRGB色ベクトル抽出 5-3-2 RGB 色ベクトルから10次元色ベクトル抽出 5-3-3 10 次元色ベクトルxを取得 5-3-4 表現行列の構成と10次元色ベクトルから印象語ベクトルへの線形写像 6章 アフィン変換画像の平行移動、拡大・縮小、回転、せん断、鏡映 6-1 線形変換をまとめて行うには 6-2 平面画像処理 6-2-1 画像ファイルを座標行列に変換 6-2-2 拡大・縮小 6-2-3 回転 6-2-4 せん断 6-2-5 鏡映 6-2-6 平行移動が線形変換で表現できないという問題 6-3 平面画像のアフィン変換 6-3-1 アフィン変換での平行移動 6-3-2 アフィン変換での拡大・縮小 6-3-3 アフィン変換での回転 6-3-4 アフィン変換でのせん断 6-3-5 アフィン変換での鏡映 6-3-6 アフィン変換の合成 6-4 3 次元でのアフィン変換 6-4-1 3 次元のアフィン変換での平行移動 6-4-2 3 次元のアフィン変換での拡大・縮小 6-4-3 3 次元のアフィン変換での回転 6-4-4 3 次元のアフィン変換でのせん断 6-4-5 3 次元のアフィン変換での鏡映 一歩深く…3Dオブジェクトを読み込み、表示する 7章 固有値・固有ベクトル 7-1 基底の取り替え 7-1-1 基底の取り替えの基本 7-1-2 基底の取り替えと他の線形変換が混じる場合 7-2 対角行列 7-3 固有値・固有ベクトル 7-3-1 対角化を考える 7-3-2 固有値・固有ベクトル 7-3-3 行列の対角化 7-3-4 対称行列 7-4 固有値・固有ベクトルを使った応用例Google PageRank 謝辞 参考文献 索引
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イメージと違う、必要でなくなった等、お客様都合のキャンセル・返品は一切お受けしておりません。
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本書は、そのような応用に必須の知識に焦点をあて、イメージを掴みながら学習できるよう、やさしく解説した入門書です。
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はじめの章で基本事項を解説しているので、Python初心者でも大丈夫です。
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・線形代数を学ぶ必要が出てきたが、普通の数学書を読むのはきついと感じている方
・Pythonを気軽に学び、活用してみたい方
◆電子版が発行されました
◆詳細は、森北出版Webサイトにて
【目次】
はじめに
1 章 Pythonの環境設定と基本操作
1-1 Google Colaboratory の導入
1-1-1 GoogleアカウントとChromeブラウザの準備
1-1-2 GoogleColaboratoryへのアクセス、利用方法
一歩深く…お手持ちのPC にPython の環境をインストールする
1-2 Pythonの基本文法
1-2-1 四則演算
1-2-2
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