機械学習 理解とイメージを掴むための、まとめと、メモ - Qiita

はじめに この記事は、私個人の、機械学習に対しての理解と、イメージを掴むためのメモ/勉強の記録として、記載します。勉強したこと等を、メモしているだけなので、一度は勉強したけど、つまづいて立ち止まった人向けかつ、シンプルなところから、勉強したい人向けで、何かしら、ご参考、お役に立てればです。 機械学習に必要な数学 ・因数分解 ・展開 ・微分 ・導関数の微分 ・偏微分 ・逆数の微分法 ・指数関数の微分 ・商の微分方程式 ・内積 ・線形代数 よく見かける、機械学習のHello Worldブログは、高校数学の知識で〇〇な、シリーズが多いいですが、この辺りの記事を見ても、イメージが掴みづらかったのは、中学校で学ぶ、数学も、一部忘れたため、中高で学ぶ数学を一旦、復習しました。 内積と、線形代数は、2,3次元ベクトル/行列を仕事でよく扱うため薄く理解していた感じです。 復習方法は、googleで、ひたす