結局、機械学習に必要な数学ってなに？

前置き# 記事がはてぶ炎上して恥ずかしい思いをしたので、結構書き直しました。 この記事よりも良質な記事を参考記事に列挙したので、このページをブックマーク集だとして、他のページを参照していただければと思います。 はじめに# 機械学習を勉強するにあたって、 ベースとなる数学を勉強したいというモチベーションが高まってきた。なぜか？それは、今まで数学的な知識なしに勉強を進めていたのたけれども、論文が読めなかったり、少し数式で込み入ってくると、とたんにわけがわからなくなったからだ。 しかし、一番のモチベーションは、やっぱり機械学習を勉強するものとしての登竜門、PRML(パターン認識と機械学習)を読みたいというものがある。 参考記事# そこで、機械学習のために必要な数学を調べてみたのだが・・・どのサイトをみてもこれはというものがみつからないのだ。 2017年現在で、有益な記事をできるかぎり集めてみた。

[Nyoho]

基本的に学部1, 2年の数学で十分です。

[georgew]

学部教養レベルの線型代数と微積、プラス確率統計で十分だと思う。

[l__LINE__l]

数学は積み上げ。大学の数学を理解するためにはそれなりの経験は必要。場合によっては頑張りも。

[k-saiki]

あとで読むぞ

[digimedaloter]

数学の勉強は楽しい /Boyd先生のMOOC受講してる

[psfactory]

結局、機械学習に必要な数学ってなに？ | Futurismo

[hatakazu93]

技術,数学

[uunfo]

一口に線形代数、解析学と言っても理学部生と工学部生ではイメージするものが全然違うのだよなあ

[p_tan]

機械学習を理解するために必要な知識と学習方法のまとめ

[maninthemiddle]

線形代数、確率、微積、あとベイズ統計。と思って開いたら大体合ってた