データサイエンスで「big data」という用語は、一般に「big」が何を指しているとされていますか？
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理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この章では、ベクトルや行列など、線形代数における主要な対象について学びます。なぜ重要なのか、そしてそれらがどのように相互に関係し合うのかを理解します。
多くのMachine Learningアルゴリズムは、最終的に行列とベクトルの方程式を解くことに帰着します。この章では、行列-ベクトル方程式が何を目的としているのか、そしてそれをRでどのように解くのかを学びます。
行列の操作は複雑です。固有値・固有ベクトルの解析を使うと、画像認識やゲノム解析などの目的で、これらの操作をより単純なものに分解できます。
“Big Data”はデータサイエンスとその応用のあらゆる場面に存在します。しかし、これらのデータセットに含まれる冗長性は問題になることがあります。この章では、主成分分析とは何か、そしてそれを用いてどのように次元削減を行うのかを学びます。
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