行列-ベクトル方程式のその他の考慮点

Rで学ぶデータサイエンスのための線形代数

Eric Eager

Data Scientist at Pro Football Focus

未知数より方程式が多い場合

Rで学ぶデータサイエンスのための線形代数

未知数より方程式が多い場合

Rで学ぶデータサイエンスのための線形代数

未知数より方程式が少ない場合

Rで学ぶデータサイエンスのための線形代数

非正方行列への主な手法

  • 行基本変形(手計算。大規模は困難)

  • 最小二乗法(行>列の場合。線形回帰で使用)

  • 特異値分解(列>行の場合。主成分分析で使用)

  • 一般化(擬)逆行列

Rで学ぶデータサイエンスのための線形代数

ムーア=ペンローズ一般化逆行列

library(MASS)
print(A)
     [,1] [,2]
[1,]    2    3
[2,]   -1    4
[3,]    1    7
ginv(A)
          [,1]        [,2]       [,3]
[1,] 0.3333333 -0.30303030 0.03030303
[2,] 0.0000000  0.09090909 0.09090909
ginv(A)%*%A
     [,1]          [,2]
[1,]    1 -1.110223e-16
[2,]    0  1.000000e+00
A%*%ginv(A)
           [,1]       [,2]      [,3]
[1,]  0.6666667 -0.3333333 0.3333333
[2,] -0.3333333  0.6666667 0.3333333
[3,]  0.3333333  0.3333333 0.6666667
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ムーア=ペンローズ一般化逆行列

print(A)
     [,1] [,2]
[1,]    2    3
[2,]   -1    4
[3,]    1    7
print(b)
1 7 8
x <- ginv(A)%*%b
A%*%x
     [,1]
[1,]    1
[2,]    7
[3,]    8
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¡Vamos a practicar!

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