データサイエンスや統計学における線形代数って何なのか

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端的に言えばただの記法。

結局は多変量を扱うためのスキル

実際、データを扱う場面でモデリングしたり分析したりするときはデータが1変量であることのほうが稀。

そこで、複数の数値を一括で扱える行列を使いましょう。というだけの話。

自分は統計学の勉強だけをする場合においてはぶっちゃけ、なくても困らない。

統計学がわかればいいだけとか、統計検定を受けるくらいなら微積分ができればいい。

統計学を応用するなら必須

データってどんな形してるか?

だいたいCSV形式なのでは……?

CSVって要は行列。

コンピュータで解析しているときはわかっていなくてもそれっぽく計算できるけどもデータは行列形式だからわかってないと話にならんよね。

というお話。

まぁ、3×3くらいの行列式と逆行列の求め方わかるくらいでいいと思うけど。

あと、固有値!

3日本気でやればなんとかなるので迷ったら勉強しておこう。

基本的には行列形式の計算の仕方がわかればいいだけの話。

でも、実際は本腰を入れて勉強してみるまでは表記をみるだけで嫌気がさして多変量の箇所だけすっ飛ばした。

よく考えたら、めっちゃいっぱいあるデータをサックっと扱えるのは画期的。

3×3以上はコンピュータ君にやってもらうスタンスでもいいと思う。

行列のニュアンスをわかっておいて、表記に慣れておけば、微分方程式やラプラス変換、フーリエ解析も必要になった時に学べる。

製造業とかのデータを扱う時には関わってくると思う。

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