雷電風雨のエンジニア

どうも。こんにちは。 ケミカルエンジニアのこーしです。 本日は、「特異値分解（SVD：Singular Value Decomposition）」をゼロからわかりやすく解説していきます！ 線形代数の教科書では「固有値分解」を中心に学びますが、scikit-learn の PCA や PLS の実装を覗いてみると、内部では特異値分解が使われていることがわかります。 これはなぜでしょうか？ 本記事では、特異値分解についてゼロからわかりやすく解説するとともに、固有値分解と特異値分解の違いについて詳しく解説します ...

統計学や機械学習を学ぶ上で重要な「固有値分解」をゼロからわかりやすく解説していきます。本記事では「定義→求め方→具体例→対角化→固有値分解」と一歩ずつ丁寧に解説します。

「意味がわかる線形代数」の書評記事です。私は統計検定準1級対策で本書を勉強し、図解も豊富でわかりやすく、さらに文系向けに極力言葉で表現してくれるところがとても良いと思いました。これから統計学の勉強を始める方にオススメしたい1冊です！

化学メーカに勤めながら、5年以上独学でデータサイエンスの勉強をしてきましたので、その経験をもとに「最短で成果を出す勉強方法」をご紹介します。

本記事では、「どの級から受けるべき？」「勉強時間はどれくらい？」「本当にキャリアに効くの？」 といった疑問に、私自身の体験と失敗談を交えつつ答えます。