インターネット・アカデミーは「データ分析解説コラム「線形代数（分散共分散行列）」」を公開しました。
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こんにちは、小澤です。
今回も、『Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書（第2版）』からトピックを取り上げて解説します。今回は、「数学の基礎」セクションから「3.2 線形代数」（61ページ〜68ページ）に焦点を当て、NumPyを使用して線形代数に関連する計算を行ってみましょう。データ値のばらつきと相関関係を表す分散共分散を求めてみます。
なお、今回の内容は、数学的なアプローチを中心に話題を展開していきますが、まずは、数学の厳密な手法に深くこだわる必要はありません。数学的な追求も重要で、興味がある方はさらに深堀りすることもできますが、ここでは、背景に数学的な要素があることを理解していただくことが目的です。
ちなみに、NumPyの使い方は、教科書の「4.1 NumPy」（92ページから134ページ）に詳しく説明されています。
この続きは以下をご覧ください
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こんにちは、小澤です。
今回も、『Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書（第2版）』からトピックを取り上げて解説します。今回は、「数学の基礎」セクションから「3.2 線形代数」（61ページ〜68ページ）に焦点を当て、NumPyを使用して線形代数に関連する計算を行ってみましょう。データ値のばらつきと相関関係を表す分散共分散を求めてみます。
なお、今回の内容は、数学的なアプローチを中心に話題を展開していきますが、まずは、数学の厳密な手法に深くこだわる必要はありません。数学的な追求も重要で、興味がある方はさらに深堀りすることもできますが、ここでは、背景に数学的な要素があることを理解していただくことが目的です。
ちなみに、NumPyの使い方は、教科書の「4.1 NumPy」（92ページから134ページ）に詳しく説明されています。
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