線形代数：固有値分解、特異値分解、疑似逆行列

この記事の概要

線形代数は深層学習における計算の基本となっている。また、確率・統計にも深い関わりがある。

といってもライブラリなどで機械学習を現場で使っている人にはそれほど必要ではないかもしれない。

この記事では固有値分解と特異値分解を取り上げる。両方ともデータの特徴を抽出するのに役立つ。

特異値分解の知識があると疑似逆行列も理解できる。ただし、行列の積や行列式などは前提知識として必要になる。

また、全て実数値のみ（複素数なし）を扱う。