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Introduction to Applied Linear Algebra 第7章

第6章はこちら。第7章はMatrix Examples、行列を使った事例の紹介。行列による演算で拡縮や回転反転などができる。また直線への射影もできる。軸の変換も同様。各行に1の要素が一つだけある行列をかけ合わせること […]

第5章はこちら。第6章は行列について。まずは行列の定義とか用語の説明などから入って、例として票形式のデータを行列で表すのが挙げられている。他にもdirected graphを行列で表す隣接行列の考え方なども述べられてい […]

第4章はこちら。第5章は線形独立について。まずは線形従属とは何ぞやという話から始まって、線形独立なベクトルを開設している。その後Basis（基底）の説明があって、線形独立なベクトルは基底を張っているというような内容が書 […]

前回はこちら。4章はクラスタリングの話。序盤でクラスタリングみたいな話が入ってくるのは珍しい。それだけ応用を意識している本ということだろうか。クラスタリングがどういうものかの説明の後に様々な応用事例が述べられている。例 […]

第三章はノルムと距離について。2章の内容についてはこちら。ノルムとはベクトルの大きさのようなものですよ、という解説から始まり、ノルムの性質・計算方法などが説明されている。距離についてはなじみのあるユークリッド距離から解 […]

引き続きIntroduction to Applied Linear Algebra第2章を読んだ時のメモ。第1章はこちら。第二章は線形関数について。線形関数はベクトル同士の掛け算で表せますよということから始まって、ア […]

線形代数の復習をかねてIntroduction to Applied Linear Algebraという本を読んでいます。線形代数についての基礎（ベクトル・行列）から機械学習に関する応用など幅広く書かれていて、読み始めで […]

データ分析の前処理における重要なポイントの一つとして、欠測データをどのように扱うかがある。入門向けの記事だと単純に平均値や0埋めなどを施して、そのまま機械学習モデルに投入する例が多いが統計学的にはこのような単一代入法と […]

機械学習の特徴量エンジニアリングに焦点を当てた本、「Feature Engineering for Machine Learning」を読んだ。テーブルデータ、画像データ、文章データなどの各種データに対しての基本的な特 […]

タイトルの通りなんですが、Kaggleでとても人気のある手法のXGBoostがどういった仕組みで動いているのかを知るために次の論文を読みました。 XGBoost: A Scalable Tree Boosting Sys […]