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

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
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
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
Rで学ぶデータサイエンスのための線形代数