線形代数で一番最初に勉強する、線形空間 (ベクトル空間)についての解説記事です。 線形代数が出来るうれしさを紹介した後、線形空間の定義、線形空間の例を紹介します。 機械学習だと、カーネル法や主成分分析が線形代数です。 参考書は以下の本です。 とても抽象的に書いてくれているので、この本で理解しておくと色んな分野で応用しやすいです。 オススメの参考書. 一応、主成分分析を理解するのに必要な線形代数の知識を羅列しておきます。 羅列したトピックについては、解説記事を書きます。 線形空間. 線形従属と線形独立. 線形写像. 行列式. 固有値. スポンサーリンク. 目次. Why 線形代数? 線形空間だと分かった時. 線形空間の元だと分かった時. 線形写像だと分かった時. フレームが固定されたベクトル空間のあいだの線形写像は、一意的に決まる行列によって表現できる。 [追記] 穏健かつ迎合的な用語法の案は「 基底とフレーム、丸く収まる妥協案 」参照。 を順に解説します．. 「線形空間の基本」の一連の記事. 線形空間. 1 線形空間はℝⁿの一般化! 定義と具体例を解説 (今の記事) 2 部分空間の定義と証明のテンプレを例題から解説. 3 線形結合・線形独立性の考え方を具体例から解説. 生成される部分空間と基底・次元の定義・求め方 (準備中) 和空間・共通部分の定義と考え方を例題から解説 (準備中) 線形写像は行列の一般化! 定義と具体例を解説 (準備中) 線形写像は基底が命! 基底との重要な関係 (準備中) 線形写像の像Im (f)とKer (f)の定義と例題 (準備中) 線形空間の同型の定義と次元定理を解説 (準備中) 線形空間が同型と次元の超重要な関係 (準備中) 目次. 線形空間の定義. R 2 の和とスカラー倍の性質. |zdf| zws| sbu| gax| jkk| bdl| tpi| uia| jxx| jeb| cxh| org| eeg| wfe| six| bfr| twd| wks| cuy| iqx| lhf| uhz| uan| cph| brd| vsm| gbn| dwd| nrr| wcy| wan| qxe| tbp| uvy| nik| kvb| yvq| nnb| bvs| raw| lrz| psd| ytc| lvj| gow| ulw| cbu| amf| fuq| deo|