【目次】「線形代数の半歩先」をPythonで写経

書籍の著者　大久保 潤 先生

写経の種類
書籍の数式や図表 を Python で実装します。

書籍の紹介

このシリーズは、書籍「線形代数の半歩先 データサイエンス・機械学習に挑む前の30話」（大久保潤 著、講談社サイエンティフィク、「テキスト」と呼びます）の Python 写経です。

テキストは、2025年3月に発売され、副題「データサイエンス・機械学習に挑む前」のとおり、線形代数とデータサイエンスの橋渡し的存在の数学書です。

目次

下線の付いたリンクから各記事をご覧ください！

第０部 （書籍外の記事です）

📘序章「Python写経、はじめました」

第２部 ならべた数に解釈を ［関数の基底展開］

📗１章「エルミート多項式、ルジャンドル多項式、フーリエ級数展開」

第３部 ならべた数に応用を ［データサイエンスと機械学習］

📗２章「線形回帰、リッジ回帰、ラッソ回帰」

📗３章「特異値分解、固有値分解、主成分分析」

第４部 ならべた数と移りゆく世界 ［行列と時間発展系］

📗４章「時間発展方程式、微分方程式、偏微分方程式」

第５部 ならべた数のさらなる発展 ［非線形系における線形性］

📗５章「ファン・デル・ポル方程式、スナップショット・ペア、コルモゴロフの後退方程式」

以降の章は次の２話と関係します

📗６章「クープマン作用素理論、動的モード分解」

📗７章「クープマン作用素理論、動的モード分解、未来予測」

以降の章はChatGPT謹製「クープマン理論＆DMD完全マスター」を実践！

📙８章「拡張動的モード分解、カーネル動的モード分解」

📙９章「コルモゴロフ後退方程式、DMD時系列クラスタリング」

📙10章「DMD動画分析、DMD振り返り」

楽しい写経シリーズの目次

ブログの紹介

note で８つのシリーズ記事を書いています。
ぜひ覗いていってくださいね！

１．のんびり統計

統計検定２級の問題集を手がかりにして、確率・統計をざっくり掘り下げるブログです。
雑談感覚で大丈夫です。ぜひ覗いていってくださいね。
統計検定２級公式問題集CBT対応版に対応しています。
Python、EXCELのサンプルコードの配布もあります。

２．統計・データ分析とつながる

シリーズ「統計・データ分析とつながる」は、統計・データ分析との「つながり」を発掘して、コラム風に仕立てたブログシリーズです。
生成 AI の力を借りながら、統計・データ分析の入り口をイメージして、自由気ままに書きました。
たとえば…
・日常生活と統計のつながり
・統計検定２級からその先へのつながり
気楽にお読みいただけたら嬉しいです🍀

３．実験！たのしいベイズモデリング１＆２をPyMC Ver.5で

書籍「たのしいベイズモデリング」・「たのしいベイズモデリング２」の心理学研究に用いられたベイズモデルを PyMC Ver.5で描いて分析します。
この書籍をはじめ、多くのベイズモデルは Ｒ言語＋Stanで書かれています。
PyMCの可能性を探り出し、手軽にベイズモデリングを実践できるように努めます。
身近なテーマ、イメージしやすいテーマですので、ぜひぜひPyMCで動かして、一緒に楽しみましょう！

４．実験！岩波データサイエンス1のベイズモデリングをPyMC Ver.5で

書籍「実験！岩波データサイエンスvol.1」の４人のベイジアンによるベイズモデルを PyMC Ver.5で描いて分析します。
この書籍はベイズプログラミングのイロハをざっくりと学ぶことができる良書です。
楽しくPyMCモデルを動かして、ベイズと仲良しになれた気がします。
みなさんもぜひぜひPyMCで動かして、一緒に遊んで学びましょう！

５．楽しい写経 ベイズ・Python等

ベイズ、Python、その他の「書籍の写経活動」の成果をブログにします。
主にPythonへの翻訳に取り組んでいます。
写経に取り組むお仲間さんのサンプルコードになれば幸いです🍀

６．RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門 を PythonとPyMC Ver.5 で

書籍「RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門」の時系列分析をPythonとPyMC Ver.5 で実践します。
この書籍には時系列分析のテーマが盛りだくさん！
時系列分析の懐の深さを実感いたしました。
大好きなPythonで楽しく時系列分析を学びます。

７．データサイエンスっぽいことを綴る

統計、データ分析、AI、機械学習、Pythonのコラムを不定期に綴っています。
統計・データサイエンス書籍にまつわる記事が多いです。
「統計」「Python」「数学とPython」「R」のシリーズが生まれています。

８．Python機械学習プログラミング実践記

書籍「Python機械学習プログラミング PyTorch & scikit-learn編」を学んだときのさまざまな思いを記事にしました。
この書籍は、scikit-learnとPyTorchの教科書です。
よかったらぜひ、お試しくださいませ。

最後までお読みいただきまして、ありがとうございました。