3-線形代数

今回取り扱った内容

機械学習では非常にたくさんのデータを扱います。そしてそのデータを足したり掛けたりして、データを整理したり情報を得たりします。

こんなとき、たくさんのデータをまとめて扱うことができたら便利だと思いませんか？

データを簡単に扱うための数学が線形代数です。前回の偏微分の回では方程式一つ一つに着目しましたが、データを並べてひとまとまりにすることで複数の方程式を一気に解くことができます。

今回はその基本となるベクトルと行列の計算方法を学びました。そして、実際にpyhtonで計算練習を行いました。

コードの例：

def vector_sum(x,y):
  abc = []
  s = 0
  for i in range(len(x)):
    s = x[i] + y[i]
    abc.append(s)
  return abc

 
x = [1, 2, 3]
y = [8, 1, 2]
answer = vector_sum(x, y)
print(answer) 

[9, 3, 5]