プログラマーのための線形代数

• 線形代数とは何か
  • 線形代数はデータの数学
  • 線形代数のはじまり
  • 線形代数は何の役に立つのか
  • 線形代数を学ぶべき人
• NumPyの使い方
  • ベクトルと行列の作成
  • 配列の結合
  • 配列のインデックス
  • 配列のスライス
  • 配列のリシェイプ
  • 配列のブロードキャスト
  • 配列の軸（行と列）の設定
• ベクトルの演算
  • ベクトルとは
  • ベクトルの足し算
  • ベクトルの引き算
  • ベクトルの掛け算（アダマール積）
  • ベクトルの割り算
  • ベクトルの掛け算（ドット積）
  • ベクトルのスカラー倍
• ベクトルのノルム
• 行列の演算
  • 行列とは
  • 行列の足し算
  • 行列の引き算
  • 行列の掛け算（アダマール積）
  • 行列の割り算
  • 行列の掛け算（ドット積）
  • 行列とベクトルの積
  • 行列のスカラー倍
• 行列の種類
  • 正則行列
  • 対称行列
  • 三角行列
  • 対角行列
  • 単位行列
  • 直交行列
• 行列の操作
  • 転置
  • 逆行列
  • 行列のトレース
  • 行列式
  • ランク
• 疎行列
• 行列の分解
  • LU分解
  • QR分解
  • コレスキー分解
  • 固有値分解
  • 特異値分解
• 統計学の基本
  • 期待値と平均
  • 分散と標準偏差
  • 共分散と相関係数
  • 分散共分散行列
• 主成分分析