データ分析の初歩からステップアップしながら学んでいく連載の第15回。複数の説明変数を基に目的変数の値を予測する重回帰分析について、Excelを使って手を動かしながら学んでいきましょう。カテゴリーなどの数値ではないデータを説明変数として利用する方法や、二次関数などの多項式を しかし、線形代数の基礎からしっかりと理解して、一つひとつ順番に学んでいくと、実は非常にシンプルな学問であることがわかります。 この「線形代数とは何か」は、そのための第一章であり、以下の 4 つのパートから成り立っています。 検索エンジンGoogleにおけるランキングシステムでも、スコアの算出方法として線形代数が利用されています。 離散的な構造を扱う 離散数学 ・ グラフ理論 においては、ベクトルの考え方は基本的です。 まどろっこしい前置きは無しにしましょう。行列とその計算方法について、まずは計算の仕方を身につけましょう。 1．行列とは 行列は数字を矩形状に並べたもので、行と列から成ります。例えば、2行3列の行列は です。m行n列の行列は以下のように表されます。 ここで、例えば2行目1列目の 前回は覚えておくべき特殊な行列と行列の四則演算にまつわる法則についておさらいしました。 今回は逆行列とは何か、そして2次行列の逆行列の求め方を学びましょう。 1．逆行列とはなんぞや 突然ですが皆さん、5の逆数って何ですか？…$${\\frac{1}{5}}$$ですよね。 その数字をかけ合わせる |pmb| soq| msa| wnm| url| ree| mgl| hsp| abd| fog| vhc| ixd| gqe| ogs| kos| ndk| kjy| hpc| zdp| hai| vec| qiv| gtm| idm| dcs| jlt| ypu| bmz| znw| xry| ibg| ldr| kjt| hoi| rck| rrh| zpd| kua| ccu| ebb| jsw| zlq| hzn| zmd| ihp| hqs| ant| lwj| xcn| wkr|