Introduction to Applied Linear Algebra 第5章

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かれている。

例としてはキャッシュフローとローンの利率の計算をある期間のでどのように変化するかという例が挙げられている。

そのあとは、Orthonormalベクトルの解説があり、グラムシュミットのアルゴリズムでOrthonormalベクトルを求める方法が説明されている。

書評:The Data Science Design Manual

少し前に「The Data Science Design Manual」という本を読んだので紹介します。

この本の著者はAlgorithm Design Manualを書いた、Steven S. Skiena先生であり内容自体はデータサイエンスの基礎的な内容を網羅的に説明した本です。非常にユーモアがある書き方で、データサイエンスの勉強はもちろん純粋な読み物としても楽しめる部分があります。
どのくらいユーモアがあるかというのは序文のCaveatという部分を読めばわかります。以下はその部分の引用です。
「It is traditional for the author to magnanimously accept the blame for whatever deficiencies remain. I don’t. Any errors, deficiencies or problems in this book are somebody else’s fault, but I would appreciate knowing about them so as to determine who is to blame.」

技術的な内容は数式を使ってしっかりと解説されており、ところどころにSkiena先生が実際に体験したデータ分析する上での罠や手法の説明を書いた「War Story」という節が挟まれており、読んでいて飽きないように工夫されています。
内容自体はデータの前処理から可視化、モデル作成と一通り書かれており、統計や線形代数の基本的な内容もカバーされているので1冊で基本的な部分が簡潔に学べるようになっていました。

このような本の類書は最近非常に増えており、内容的には大体理解している部分が多かったが、系統立てて読んでみると知識の抜けている部分が分かるので、英語に抵抗がなくて何か一冊データ分析の本を選ぶなら、読み物として面白いので割とおすすめできる本でした。