行列計算の教科書？

Math SEでこの質問を参照してください。

ショートストーリー：私が読んで統計的学習の要素を与えられた、と私は結果のいくつかを検証しようとしていた時にイライラしてしまった、例えば その後、

$$\text{RSS}(\beta) = \left(\mathbf{y}-\mathbf{X}\beta\right)^{T}\left(\mathbf{y}-\mathbf{X}\beta\right)\text{,}$$ 私はあなたの伝統的な微積分の本のように書かれた行列微積分の本を探しています（すなわち、定理の証明、例、計算の演習など）。私はすでにこの質問を見て、マグナスとノイデッカーのテキストは理論に焦点を合わせすぎていると感じています。そして、ジェントルのテキストは理論にあまりにも焦点を当てておらず、計算側に過度に焦点を当てています。 $$\begin{align}&\dfrac{\partial\text{RSS}}{\partial \beta} = -2\mathbf{X}^{T}\left(\mathbf{y}-\mathbf{X}\beta\right) \\ &\dfrac{\partial^2\text{RSS}}{\partial \beta\text{ }\partial \beta^{T}} = 2\mathbf{X}^{T}\mathbf{X}\text{.} \end{align}$$

学部分析のバックグラウンドを持つ人がアクセスできる幸せな媒体はありますか？

マトリックスに関するほとんどの質問については、まず「マトリックスクックブック」を参照します（こちらを参照）。

さまざまなソースからのフィードバックにより、定期的に更新されます。証拠が含まれていますが、それは主にハンドブックとして意図されています。

Magnus and Neudeckerの本であまりにも多くの理論を見つけた場合、私はマグナスによっても執筆されたこれをお勧めします。

アバディール、KM、マグナス、JRマトリックス代数ケンブリッジ大学出版局、2005

これは、行列計算のアプリケーションにより重点を置いています。

ユーザーが次の有益な回答を自己削除しました。ここでは、情報が失われないように完全に再現しています。

MLのベクトルと行列の導関数に関する多くの結果は本当に必要ありません。TomMinkaの論文はそのほとんどをカバーしていますが、決定的な処理はMagnus＆Neudeckerの統計と計量経済学の応用を伴う行列微分計算です。

実際、Magnus＆NeudeckerにはAmazonの優れたレビューがあり、Tom Minkaの論文（Old and New Matrix Algebra Useful for Statistics、2000）には多くの有用な式が含まれていますが、「これは高度な資料です」と警告しています。

スタンフォード大学のこの26ページの論文を強くお勧めします。

Zico Kolterによる「線形代数のレビューとリファレンス」

本当に多くのiとjが至る所にある典型的なSum計算に焦点を当てており、対応する行列計算（つまり「ベクトル化」実装を使用）を示しています。

それはあなたが助けすぐに認識し、あなたの計算を行うために書くべき行列式の種類。