統計・機械学習の理論を学ぶ手順 - Qiita
社内向けに公開している記事「統計・機械学習の理論を学ぶ手順」の一部を公開します。中学数学がわからない状態からスタートして理論に触れるにはどう進めばいいのかを簡潔に書きました。僕が一緒に仕事をしやすい人を作るためのものなので、異論は多くあると思いますがあくまでも一例ですし、社員に強制するものではありません。あと項目の順番は説明のため便宜上こうなっているだけで、必ずしも上から下へ進めというわけでもありません。 （追記）これもあるといいのではないかというお声のあった書籍をいくつか追加しました。 数学 残念ながら、統計モデルを正しく用いようと思うと数学を避けることはできません。ニューラルネットワークのような表現力が高くて色々と勝手にやってくれるような統計モデルでも、何も知らずに使うのは危険です。必ず数学は学んでおきましょう。理想を言えば微分トポロジーや関数解析のような高度な理論を知っておくのがベス
アルゴリズムと数学の本を書きました - E869120's Blog
1. はじめに こんにちは、はじめまして。東京大学 1 年生の米田優峻（E869120）と申します。私は競技プログラミングが趣味で、AtCoder や国際情報オリンピックなどの大会に出場しています1。2021 年 11 月時点で、AtCoder では赤色（レッドコーダー）です。また、2020 年以降、アルゴリズムを学べる以下のようなコンテンツや資料を作成してきました。 レッドコーダーが教える、競プロ上達ガイドライン 競プロ典型 90 問 50 分で学ぶアルゴリズム さて、このたびは技術評論社から、書籍を出版させていただくことになりました2。アルゴリズムと数学が同時に学べる新しい入門書です。 「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本 - amazon 発売日は今年のクリスマス、2021/12/25 です。電子書籍版も同時期に出る予定です。本記事では、この本の内容と想定読者について、
Microsoft PowerPoint - 4.pptx
４．ソート問題とアルゴリズム ４－１．ソート問題について ４－２．簡単なソートアルゴリズム ４ ３ 高度なソ トアルゴリズム ４－３．高度なソートアルゴリズム ４－４．比較によらないソートアルゴリズム ４－５．ソート問題の下界（高速化の限界） 1 ４ １ ソ ト問題 ４－１：ソート問題 • 入力：データ数ｎとｎ個の数 0 1 1 , , , , n n a a a （ここで、入力サイズは、 とします。） 0 1 1 , , , , n− n を小さい順にならべたもの • 出力： 0 1 1 , , , a a a を小さい順になら たもの 0 1 1 , , , n a a a − 0 1 1 0 1 1 ' , ' , , ' ( ' ' ' ) n n a a a a a a − − ≤ ≤ ≤ 0 1 1 0 1 1 ( ) n n ここで、 は、 の置換 0 1 1 ( ' , '
ガチャの確率計算
上記の例の問題をポアソン分布で計算すると、一度も当たらない確率は 0.135 で、一度だけ当たる確率は 0.271。1 - 0.135 - 0.271 = 0.594 ≒ 59%。 当選確率 1%、天井 100 回のガチャがある。このガチャを 250 回やって、５枚あたりが手に入る確率は？200 回やっているので２枚は確実に手に入る。よって 250 回で３枚以上手に入る確率を計算する。計算方法は当選確率 2% のガチャを 100 回やったときに、ふたつ以上あたる確率は？を参照。 結果は 45.68%。300 回だと 80.24%。 当選確率 2% のガチャを 99% の確率で手に入れるには何回やればいいか？これは 98% の確率で外れるガチャが連続で外れる確率を 1% 以下にするには何回やればいいか？という問題と同じだ。式は以下のようになる。 0.98n < 0.01 両辺の対数をとると
PythonやAIのための数学の基礎を学べる講座が無料に | Ledge.ai
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Computer Scienceの学位を取るために学費無料のオンライン大学UoPeopleに入ってもうすぐ1年 - えんぴつぶろぐ
この記事は社会人学生 Advent Calendar 2020 7日目の記事です。 米国のオンライン大学University of the People（以下、UoPeople）に入って約1年経った振り返り記事となります。 これまでのUoPeople関連の記事はこちら 自分について University of the Peopleとは 動機 入学するには 授業について 卒業までの所要期間 Computer Science専攻はどんなコースが受けられるのか これまでの進捗 これまでにかかった金額 課題がめっちゃ出る どうやって勉強時間を確保しているか よかったところ 学習内容への満足度は高い 英語のライティングスキルは多分あがった 日英両方でインプットするメリット 毎日強制的にアウトプットできる。 GPAのためなら頑張れる よくなかったところ National Accreditationなの
算数の教養がほとんどないプログラマが1年間AtCoderをやった結果の振り返り｜きりみんちゃんノート
こんばんみんみん。 バーチャル幼女プログラマーという肩書でインターネットをやっているきりみんちゃんというものです。 去年の7月に競技プログラミングのAtCoderを始めてだいたい1年くらい経ったので、勉強したこととかを振り返りたいと思います。 で、誰？YouTubeでAtCoderの過去問を解く配信をしたり、Twitterで無限にAtCoderについてつぶやいたりしているVTuberです。 普段の仕事での専門分野はAndroidアプリ開発です。 半年くらい前にAtCoderを普通の社会人エンジニアに布教するエントリを書きました。 また、技術書典で「AtCoderの歩き方 -数学が得意じゃないエンジニアにこそ競技プログラミングを布教したい！-」という本を出したりもしました。 現在のAtCoderコミュニティの中心層は理系の学生やもともと数学がかなり好きなタイプの人たちです。 一方きりみんちゃ
離散数学（情報数学）って何？ どんな役に立つの？
こんにちは！ ももやまです！ 今回は離散数学（情報数学）ってどんなことするの？ 何の役にたつの？ というのを少しまとめてみました。わかりやすく書いたので厳密な定義では説明できてません…… １．離散数学って何？ 前提科目は？ 高校時代、数学の様々な科目を履修したはずです。二次関数、図形と方程式、三角関数、指数関数、対数関数、微積、理系の人なら複素数平面などなど……。 でも離散数学という名前だけではどんなことをするのか全然わかりませんよね。 ということで、まずは離散数学とはどんな数学なのかを見てみましょう。 微分積分学の極限に関係しない数学。すなわち〈連続の数学〉に対して離散的な構造を扱う数学。計算可能性の理論，符号理論，オートマトンの理論，計算量の理論，証明論，組合せ論などの幅広い分野が含まれる。 有限でかつ離散的な，非計量の分野を対象とする数学。集合論，整数論，グラフ理論，組合せ論などの分
【大学数学】コンピュータサイエンスに必要な数学とは？
こんにちは！yoshizouです。 今日はコンピュータサイエンスに必要な数学というテーマについて話していきたいと思います。 そこまで高度な数学は必要ない？ 結論から言いますと、大学基礎数学と呼ばれる線形代数、微分積分学、確率統計についてと、離散数学、情報数学について一通り知っていれば基本的に問題はないかなと思います。もちろんコンピュータサイエンスという学問は今尚発展し続けている学問であり、より高度な数学の分野の知識や、まだ関連がないとされる学問と交わる可能性は0とは言えません。 しかし、コンピュータサイエンスについて学んでいく上で、まず最初に必要になる知識は上で述べたとおり線形代数、微分積分学、確率統計、離散数学、情報数学の5つです。初めのうちから高度な数学について知る必要はありません。初学者の方は、まずこれらの基礎となる数学を理解した上で興味のある分野にステップアップすることをお勧めしま
社会人が独学で数学をやり直すときに役立つ目的別参考書20選＆無料学習サイト | プロカツ！
この記事はこういった方向けです 仕事で数学が必要になった人 苦手な数学を克服したい人 機械学習など、やりたいことに数学が必要な人 忙しくて時間があまりない人 数学を敬遠してきた社会人の方、学生時代は避けて通れても社会に出ると数字を扱うことは少なくないと思います。 また、AI、機械学習、ビッグデータ、統計学などよく耳にすると思いますが、こういった新しい技術には数学は欠かせないものです。 そういった新しい技術に入門したい人、忙しくて復習する時間のない人、がっつり復習したい人、数学を勉強する目的や理由は人それぞれです。 ここでは目的別にあった書籍とオマケとして学習できるサイトを紹介します。 中学数学 高校数学 数学へのモチベーションが上がる本 小・中・高の広い範囲をまとめた本 オマケ 無料学習サイト どうせ始めるなら自分にあった参考書で楽しく始めてみましょう。 スポンサードサーチ
【数式なしで見てわかる】標準偏差がどうしてもわからない人へ【卒論・修論執筆者向け】 - 草薙の研究ログ
背景 卒業論文や修士論文で，指導教官や先輩，または投稿論文で査読者から「標準偏差」を報告しなさいと言われたことがある方も多いと思います。 ただ，「標準偏差とはなにか」を理解することは簡単じゃありません（と考えるひともいるようです）。 ここでは，外国語教育を専攻している方を念頭に置いて，標準偏差とはなにか，できるだけわかりやすく解説します。 標準偏差は何の指標？ 標準偏差（standard deviation, SD）は，データがもっている散布度（ばらつき）の指標です。散布度とは，データのなかで個々の値が散らばっている（ばらついている）度合いを示します。散らばっているというのは，ざっくりいうと，高い値も低い値もあるということだと考えてもOKです。下のグラフを見てください。横軸が人（1番さんから10番さん），縦軸がテストの点数です。 左のグラフでは，みんなが同じくらいの点数です。一方，右のグラ
機械学習を学ぶ上で抑えておきたい数学 - HELLO CYBERNETICS
機械学習を勉強する際にぶつかる最大の壁は数学です。 機械学習に必要な数学をリストアップし、いつでも参照できるようにまとめておきたいと思います。 数学の必要性と手順 数学は世界共通の言語 機械学習をやる上で厳密な数学は必要なし レベル別、必要な数学 機械学習の処理が具体的にどんな計算をしているのかが分かる 機械学習アルゴリズムの導出は追えなくとも、その手法の狙いが分かる 機械学習のアルゴリズムの導出を追い、アルゴリズムの理屈を理解する 行列の計算公式をまとめてあるpdf 数学の本に関して 数学の必要性と手順 数学は世界共通の言語 冒頭で述べた通り、機械学習で何をやっているのか分からない！となるのは大抵数学がわからないからです。もちろん数学が分かっていても、機械学習でわからないことは出てきますが、ちょっと数学が分かってさえいれば殆どの手法が見通しよく理解できます。それは非常に単純な理由で、数学
高収入を獲得するために必要な絶対的スキル | RepoLog│レポログ
これからの時代、一番お金に直結する力は「因果推論力」かもしれない。 そんな気持ちにさせられるほど、因果推論力の重要性を認識できるのが、今バカ売れしている「原因と結果」の経済学です。 因果推論力とは 「２つの変数の関係が、本当に因果関係に寄るものなのか」を見抜く力 つまり、因果推論力があるということは、現象の原因を見抜く力を持ち合わせているということなのです。 今の時代、IT技術の革新により、誰でも多くの情報が簡単に入手できるようになりました。 情報が簡単に大量に収入できるということは、様々な恩恵を享受できるようになった反面、情報量が膨大になりすぎてしまったことで、何と何が結びついて目の前の現象が生じているのかを読み解きにくくしています。 こうした情報過多の時代において、原因と結果を結びつける力はますます重要度を増し、これからまさに錬金術となっていくことが予想されるわけです。 なぜこの商品が
大学以降の「数学」の勉強に役立つ動画のまとめ - 勉強メモ （大学の講義動画や，資格試験の対策）
大学の数学を，Youtubeの動画で独学できる。 実際に大学で講義している様子を録画したビデオなので， 板書を読めるし，先生の説明も聞ける。 大学生の定期試験・院試対策や，社会人になってからの復習にもどうぞ。 これがあれば，通勤・通学中の電車内で， あるいはベッドの中にいても 時間や場所を問わずに勉強ができる。 なお，大学の「物理学」の動画はこちら。 ※PDF形式の講義ノートはこちらのサイトに集約されているので，動画とあわせて活用しよう。 大学の初年度 統計学 物理数学 微分方程式 解析学・応用 代数学・応用 圏論 幾何 その他数学 数学検定 大学の初年度 行列論と「線形代数」の講義を動画で学ぶ。Youtubeで大学の授業を勉強 大学の数学で，一変数と多変数の微積分の講義を，Youtubeの動画で学ぶ 統計学 統計学の基礎の講義を，Youtube動画で。明治薬科大の「DAIWA統計学」 生
30歳から始める数学 - SHOYAN BLOG
この記事はMath Advent Calendar 2015 2日目の記事です。 前回の記事は515hikaruさんのMath Advent Calendar 2015 一日目 - 515 ひかるのブログ 日常編です。 とあることから、30歳にして数学を学び始めました。いまは毎日楽しく数学の書籍を読んだり方程式を解いたりしています。 本記事では、僕と同じようにもう一度数学を学びたいなと思っている人向けに、数学の魅力を再発見する方法を紹介します。 30歳にして数学を学び始めたきっかけ きっかけはプログラマのための数学勉強会です。 とあるご縁でこの勉強会で発表することになり、そこから数学を学び直しました。 内容については、以下の記事を参照ください。 プログラマのための数学勉強会@福岡に登壇してきました プログラマのための数学勉強会@福岡#2に登壇してきました この数学勉強会で数学を勉強すること
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京都大学、Pythonの基本を解説した無料の教科書「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」 | Ledge.ai
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