データサイエンスの数学

コンピュータサイエンス > 機械学習 arXiv:2607.11938 (cs) [2026年7月11日提出] タイトル: データサイエンスの数学 著者: Afonso S. Bandeira, Amit Singer, Thomas Strohmer Afonso S. Bandeira、Amit Singer、Thomas Strohmerによる「データサイエンスの数学」というタイトルのPDFを表示 PDFを表示 概要: この書籍は、データサイエンスの数学的基盤についてです。 1. はじめに 2. 高次元における呪い、祝福、そして驚き 3. 特異値分解と主成分分析 4. 線形回帰と正則化 5. グラフ、ネットワーク、クラスタリング 6. 非線形次元削減と拡散マップ 7. ランダム投影による線形次元削減 8. データサイエンスのための最適化 9. 分類 10. ディープラーニングの数学的入門 11. グラフラプラシアンの大標本極限 12. コミュニティ 13. 測度の集中とガウス解析 14. 行列集中不等式 15. 圧縮センシングとスパース性 16. 低ランク行列回復 主題: 機械学習 (cs.LG); 人工知能 (cs.AI); 情報理論 (cs.IT); 確率 (math.PR) 引用方法: arXiv:2607.11938 [cs.LG] (またはこのバージョンについてはarXiv:2607.11938v1 [cs.LG]) https://doi.org/10.48550/arXiv.2607.11938 詳細はこちらをご覧ください DataCite経由のarXiv発行DOI 提出履歴: 送信者: Thomas Strohmer [メールを表示] [v1] 2026年7月11日(土) 08:31:44 UTC (15,747 KB) 全文リンク: 論文にアクセス: Afonso S. Bandeira、Amit Singer、Thomas Strohmerによる「データサイエンスの数学」というタイトルのPDFを表示 PDF TeXソースを表示 ライセンスを表示 現在の閲覧コンテキスト: cs.LG < 前 | 次 > 新しい | 最近 | 2026-07 次の方法でブラウズするように変更: cs cs.AI cs.IT math math.IT math.PR 参考文献と引用: NASA ADS Google Scholar Semantic Scholar エクスポート BibTeX引用 読み込み中... BibTeX形式の引用 × 読み込み中... 提供されたデータ: ブックマーク 書誌ツール 書誌および引用ツール 書誌エクスプローラー 書誌エクスプローラーを切り替える (エクスプローラーとは何ですか?) Connected Papers Connected Papersを切り替える (Connected Papersとは何ですか?) Litmaps Litmapsを切り替える (Litmapsとは何ですか?) scite.ai sciteスマート引用を切り替える (Smart Citationsとは何ですか?) コード、データ、メディア この論文に関連するコード、データ、メディア alphaXiv alphaXivを切り替える (alphaXivとは何ですか?) コードへのリンク CatalyzeX Papers for CatalyzeX Code Finder (CatalyzeX Code Finderとは何ですか?) DagsHub DagsHubを切り替える (DagsHubとは何ですか?) GotitPub Gotit.pubを切り替える (GotitPubとは何ですか?) Huggingface Hugging Faceを切り替える (Hugging Faceとは何ですか?) ScienceCast ScienceCastを切り替える (ScienceCastとは何ですか?) デモ デモ Replicate Replicateを切り替える (Replicateとは何ですか?) Spaces Hugging Face Spacesを切り替える (Spacesとは何ですか?) Spaces TXYZ.AIを切り替える (TXYZ.AIとは何ですか?) 関連記事 レコメンダーおよび検索ツール Influence Flowerへのリンク Influence Flower (Influence Flowersとは何ですか?) Core recommender CORE Recommenderを切り替える (CORE Recommenderとは何ですか?) IArxiv recommender IArxiv Recommenderを切り替える (IArxiv Recommenderとは何ですか?) 著者 この論文の著者は誰ですか? エンドーサー この論文の著者のうち、誰がエンドーサーですか? MathJaxを無効にする (MathJaxとは何ですか?) arXivLabs arXivLabs: コミュニティ協力者との実験プロジェクト arXivLabsは、協力者がarXivの新しい機能を直接ウェブサイトで開発および共有できるフレームワークです。arXivLabsと協力する個人および組織は、オープンネス、コミュニティ、卓越性、ユーザーデータプライバシーという私たちの価値観を受け入れ、遵守しています。arXivはこれらの価値観にコミットしており、それらに準拠するパートナーのみと協力します。 arXivコミュニティに価値をもたらすプロジェクトのアイデアがありますか? arXivLabsの詳細をご覧ください。