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Wolfram|Alpha，Python，R，Mathematicaをフル活用して，大学教養レベルの統計，微分積分，線形代数の全体像を把握する．学び直しにも最適な一冊．
コンピュータ（Wolfram|Alpha，Python，R，Mathematica）を活用して，数学の学びの質を高めましょう．
本書の具体的な目標は，線形回帰分析を理解することです．そのために必要な微分積分と線形代数も学びます．微分積分は多変数の微分積分まで，線形代数は特異値分解までです．これで，大学教養レベルの数学はほぼ網羅できます．
すべてが線形回帰分析につながるので，何の役に立つのかと疑うことはありません．面倒な計算はコンピュータにまかせるので，計算に迷い込んでしまうこともありません．
線形回帰分析はデータサイエンス（人工知能・機械学習）の出発点です．本書を読んで，データサイエンスにおいて必要とされる数学力とプログラミング力を身に付けましょう．
大学教養レベルの数学の全体像の把握，学び直しにも最適な一冊です．
コードは全てウェブで公開されます．
第I部 入門
第1章 実行環境
第2章 数と変数
第3章 データ構造
第4章 可視化と方程式
第5章 論理式
第II部 統計
第6章 1次元のデータ
第7章 2次元のデータ
第8章 確率変数と確率分布
第9章 多次元の確率分布
第10章 推測統計
第11章 線形回帰分析
第III部 微分積分
第12章 関数の極限と連続性
第13章 微分
第14章 積分
第15章 多変数関数の微分積分
第IV部 線形代数
第16章 ベクトル
第17章 行列
第18章 ベクトル空間
第19章 固有値と固有ベクトル
第20章 特異値分解と擬似逆行列
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