Companion webpage to the book "Mathematics for Machine Learning"
Companion webpage to the book "Mathematics for Machine Learning". Copyright 2020 by Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, and Cheng Soon Ong. Published by Cambridge University Press. View the Project on GitHub View On GitHub Please link to this site using https://mml-book.com. Twitter: @mpd37, @AnalogAldo, @ChengSoonOng. We wrote a book on Mathematics for Machine Learning that motivates people to
大学の数学で，微積分（解析学）の講義ノートPDF。演習問題と解答付き（大学１年で学ぶ，１変数と多変数の微分積分学のオンライン教科書） - 主に言語とシステム開発に関して
講義ノートの目次へ 大学の初年度で学ぶ，微分・積分（＝解析学）の講義ノートPDF。 良質な講義資料を集めた。演習問題と解答もある。おかげで，高い参考書を買わなくて済む。 夏学期には「一変数の微積分」を扱い， 冬学期に「多変数の偏微分・重積分」を扱うケースが多い。 微分には極限やε-δ論法，級数展開，収束などが含まれ， 積分には線・面・体積の積分や広義積分を含む。 これらの範囲が，１冊の教科書の中に収められている。 ※並列学習として，線形代数の講義ノートはこちら。 ※解析学の続きとして，複素解析，微分方程式，ベクトル解析がある。 解析学の講義ノート まず，大学１年生で学ぶ解析学の要点は，下記の記事で要約してある。 先に目を通しておこう。 大学１年生で学ぶ数学「解析学・微積分」の要点まとめ，勉強法の解説。 入門用に全体像・概要をわかりやすく紹介 http://language-and-engi
大学で学ぶ「統計学」の，入門用の講義ノートPDF。データ分析や確率統計の基礎 - 主に言語とシステム開発に関して
講義ノートの目次へ 統計学の基礎を学ぶための講義ノートPDF。 大学の入門レベルの統計学（データ分析や確率論の基礎）を，独学でマスターできるオンライン教科書や講義資料。 データがあふれる時代なので，データの扱い方を身につけよう。 たくさんのデータを扱うときには，自然と統計学が必要になる。 データの特徴を見抜いたり，部分的な情報から全体を推測したり，仮説を立てて検証したり。 初歩的な統計学の要点は… 平均や分散などの統計量・データの特徴量 正規分布や二項分布などの分布 標本を使った母集団の推定 検定による仮説の有意性の判断 回帰分析によるモデリング 中心極限定理・大数の法則などの数学的な理解 といったところ。 理論に加えてExcelやR言語も使いつつ，実際のデータ分析に応用する力をつけよう。 これがわかれば，数式をバリバリ使った「数理統計学」や「確率論」， 本格的な「確率統計・ベイズ統計」「
「群論入門」や代数学の講義ノートPDFまとめ。群・環・体の基礎から物理への応用までのオンライン教科書 - 主に言語とシステム開発に関して
講義ノートの目次へ 入門レベルの群論から始め，群・環・体に関する大学の代数学の理論を 独学でも学習できるよう，PDF教科書を収集。 Web上で無料で閲覧できるリソースを集めた。 下記の３つに分けてリンクを記載。 （１）「群論」に的を絞ったテキスト。群論入門，および物理への応用 （２）群・環・体の代数学基礎をすべて教えているテキスト （３）発展的な内容のもの ※なお，いずれも線形代数学・行列論は前提知識として扱っている。 行列論や線形代数の基礎を学びたい場合，下記のページを参照。 線形代数（行列論と抽象線形代数学）の講義ノートPDF。演習問題と解答付き http://language-and-engineering.hatenablog.jp/entry/20140505/LinearAlgebraMat... （１）「群論」に的を絞ったテキスト。群論入門，および物理への応用 代数学の入門と
微分方程式の講義ノートPDF。例題と解答付き （常微分方程式の初歩的な解き方を勉強） - 主に言語とシステム開発に関して
講義ノートの目次へ 微分方程式の基礎を学ぶための講義ノートPDF。 独学に使えるオンライン教科書を集めた。院試対策の演習問題と解答もある。 微分方程式は，大学１年で必ず押さえておこう。 そうしないとあちこちで（ほとんど全分野で！）つまづいてしまう。 物理や工学の他にも，化学反応，生き物の個体数，価格の変動…などなど， 「数式で動きをモデリング」する時に何にでも使う。早いうちにマスターしよう。 とくに解が厳密に求められるケースでは， 解き方のパターンを一通り押さえておく必要がある。 求積法 →解を積分で表現 級数解 →解を無限和で表現 演算子法やラプラス変換 →代数的・記号的な操作 こういった基礎ができれば，次はもっと実用的な段階にステップアップできる： 難しい微分方程式の場合，コンピュータで数値的に シミュレーションして解を求める。 ルンゲ・クッタ法などのアルゴリズムを使う。 現実世界では
Think Stats 2e – Green Tea Press
by Allen B. Downey. Order Think Stats from Amazon.com. Download this book in PDF. Read this book online. Code examples and solutions are available from this GitHub repository. Read the related blog Probably Overthinking It. Description Think Stats is an introduction to Probability and Statistics for Python programmers. If you have basic skills in Python, you can use them to learn concepts in proba
相関係数の大きさに対する目安の歴史的変遷 - Tarotanのブログ
2022年3月15日 Googleドライブの権限変更のため，ファイルが共有されていませんでした．リンクを変更しました． 「相関係数が0.7あれば、相関が高いと言える」 などの目安を、教科書や入門書で見かけたことは ありませんか？ 私は、ちょくちょく目にするのですが、 どこの 誰が いつ 言い出したのか、ずっと不思議に思っています。 下記のリンクにあるPDFファイルで、その歴史的 変遷を追ってみました。 相関係数の大きさに対する目安の歴史的変遷.pdf 相関係数の大きさに対する目安の歴史的変遷.pdf - Google ドライブ 長くてすみません。 上手にまとめることができませんでした。 今回調べたところでは、20世紀初頭のアメリカに おける統計学や教育統計学の入門書において、 いくつかの目安が誕生したようです。 イギリスのGalton, K. Pearson, Spearmanなども 相関
Kindlizerの使い方 - はてなの鴨澤
イントロダクション ただただしさんのkindlizerは「自炊したPDFから余白を取り除いてKindle向けに最適化するRakefile」です。 ホーム: https://github.com/tdtds/kindlizer ダウンロード: https://github.com/tdtds/kindlizer/downloads RakefileとはRake処理のための手順ファイルです。 ↑ Rakeとは伝統的なビルドツールMakeをRubyで作りなおしたものです。 ↑ Makeは多くのソースコードから成るソフトウェアのコンパイル→リンク→インストールといった手続き（ビルド）を自動化するために昔から使われているツールです。Rakeではビルド手順の記述にRubyの文法が使えます。参考: http://www2s.biglobe.ne.jp/~idesaku/sss/tech/rake/ ki
PY4E - Python for Everybody
The goal of this book is to provide an Informatics-oriented introduction to programming. The primary difference between a computer science approach and the Informatics approach taken in this book is a greater focus on using Python to solve data analysis problems common in the world of Informatics. The sample code and data files for the book is here: Code Samples. Other courses / web sites using th
PDFを比較して差分ファイルを作成する方法（Adobe純正 vs. DiffPDF）
PDF文書の変更前後の「違い」を比較表示したい。。。「どこが変わったの？」を簡単に把握したい。。。そんなときに使えるPDFの差分を表示したり、差分データ入りのPDFを作成する手段を２つ、紹介します。 一つは、Adobe Acrobatに標準搭載されている文書比較機能です。もう一つは、DiffPDFという専用ソフトです。なんとなくAdobe純正ツールのほうがよさそうですが、私が実際に使ってみた感触だと、DiffPDFのほうがおすすめです。 PDF文書（論文）のチェックを先輩や先生に頼むときに、今回紹介する方法で作成した差分ファイル（.pdf）を、変更後のPDFに添えると、読む側の助けになると思います。 ※DiffPDFの例（左がBefore・右がAfter）↓ 各ツールの使い方と、違い、注意点、弱点などを紹介します。 目次 1. PDFの差分が便利なケース2. ツール2.1. １．Adobe
Learning Statistics with R | Computational Cognitive Science Lab
Since 2011 I (Dan) have been teaching an introductory statistics class for psychology students, using the R statistical package as the primary tool. Because I was a little unhappy with the textbooks available at the time, I started writing my own. The book is still a work in progress, but it has reached a "first draft" stage, at 542 pages. You can download the current version (0.3) from this page.
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GitHub - 0xabu/pdfannots: Extracts and formats text annotations from a PDF file
Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2019
https://github.com/abdelhai/free-programming-books/blob/master/free-programming-books-ja.md
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大学教職員のための32冊｜教職員能力開発拠点－愛媛大学教育企画室
Honyomi - Rubyで書かれたpdfの全文検索エンジン
Think Bayes 2e – Green Tea Press
GitHub - tdtds/kindlizer: 自炊PDFをKindle3向けにトリミングするRakefile / Cropping white spaces from PDF to adjust for Kindle.
[PDF]Mendeleyの使い方