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数学に関するiyoo14のブックマーク (15)

  • ベイズ統計学を勉強する参考書のフロー - Qiita

    慶應義塾大学・株式会社Nospareの菅澤です. 今回はベイズ統計学を勉強するための参考書の順番 (私見) について紹介していきます. 3年ほど前に『日語で学べるベイズ統計学の教科書10冊』を紹介しましたが,今回は「どのような順番でどの参考書を読んでいくと比較的スムーズに勉強が進められるのか」に焦点を当て,比較的最近の書籍や英語の書籍まで含めて紹介していきます. まずは全体的なフローのイメージを提示しておきます. 今回の記事では,「ベイズ統計学を勉強すること」のスタートとゴールを以下のように定めます. (スタート) 統計学の基礎的な内容 (統計検定2級程度の内容) は身についている (ゴール) ベイズモデリングに関する最新の論文がある程度理解して読め,自力でモデルを組んだり実装することができる また,このゴールへの道のりとして,大きく2通りのルートを想定します. (ルートA: フルスクラ

    ベイズ統計学を勉強する参考書のフロー - Qiita
  • HostMath - Online LaTeX formula editor and browser-based math equation editor

    Enter LaTeX, Tex, AMSmath or ASCIIMath notation (Click the icon below to switch to ASCIIMath mode) to create formula.

  • 数理最適化ことはじめ / Introduction to Mathematical Optimization

    スライドでは、数理最適化を概観し、基的な問題とその解き方を分かりやすく解説することを目標にしています。数理最適化に興味を持っていただければ嬉しいです。 【目次】 1 章 数理最適化とは(p.2~20) 2 章 連続最適化問題(p.21~133) 3 章 離散最適化問題(p.134~238…

    数理最適化ことはじめ / Introduction to Mathematical Optimization
  • Desmos | Beautiful, Free Math

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  • 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

    統計・機械学習の理論を学ぶ手順 - Qiita
  • 積分法の数値計算をプログラミングしてみよう

    連載目次 前回は、微分法の数値計算を行いました。今回は、積分の数値計算法を見ていきます。まず、高校で学んだ台形公式を使った積分の数値計算を行い、次により精度のよいシンプソンの公式を使った数値計算を行います。また、乱数を使ってデータのサンプリングを行うモンテカルロ法も紹介します。Pythonの文法やライブラリに関してはNumPyのlinspace関数の利用と、乱数の利用を取り上げます。 今回の練習問題としては、正規分布の-2σ~2σ までの累積確率を求めるプログラム、曲線の長さを求めるプログラム、マルコフ連鎖モンテカルロ法(メトロポリス法)による正規分布のサンプリングを行うプログラムを取り上げます。 上に記した各種の方法は、中学・高校の数学で全て理解できるものです。聞き慣れない用語が幾つか登場しているかもしれませんが、実際のところ面積や割合を求めるために総和の計算をしているだけです。気軽に読

    積分法の数値計算をプログラミングしてみよう
  • はじめに — 機械学習帳

    import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.item()) print(w.grad)

    はじめに — 機械学習帳
  • LOG関数で2を底とする対数(二進対数)とO(logN)の意味を知ることは情報処理の基本である【Excel】 - わえなび ワード&エクセル問題集 waenavi

    対数のlogを勉強するときにまず最初に習得するのは常用対数です。 【LOGLOG10関数】Excelで10の累乗と常用対数が使えたら数値の桁数が計算できます 常用対数を習得したら次に習得するのが2の累乗と2を底とする対数です。学生の時に、2,4,8,16,32・・・と2の累乗を覚えた人もいるのではないでしょうか? 大人であれば、2を10回かけたら1024(=約1000)になることを知っておいても損はないでしょう。携帯電話の「ギガ」はもともと2を30回かけると約10億=1ギガの情報量になるところからきています。2の累乗と2を底とする対数を理解することは情報処理を理解する第一歩と言っても過言ではありません。 そこで、今回は、Excelで2の累乗と2を底とする対数を求める方法とその応用について解説します(2進数については深入りしません)。 目次 1.まずはExcelで2の累乗の性質を考えてみよ

    LOG関数で2を底とする対数(二進対数)とO(logN)の意味を知ることは情報処理の基本である【Excel】 - わえなび ワード&エクセル問題集 waenavi
  • 技術ようつべチャンネル集 - Qiita

    役立つYouTubeのチャンネルまとめ 数学、物理、アルゴリズム、プログラミング、などなど自分が使う技術に役立ちそうだな、困ったときによく見たなと思うチャンネルを紹介する。 取っ掛かり、ハマりがち、コツみたいな物が拾える。数学がメイン。随時更新していくつもり。 当たり前だけどちゃんとも読んで勉強するんだぞ。 背景 YouTubeは視聴する登録チャンネルの数が増えると、チャンネルが埋もれて発掘困難になりがち (chrome拡張でできるチャンネルのフォルダ分け機能は、ぽちぽち登録するのも面倒で、そのフォルダの中から掘り出すのも難しい) モチベが上がる(おべんつよしたい)チャンネルを探してるうちに湧いてくる、わんにゃんコンテンツ(だいちゅき)に流され一日が終わるため、 モチベが上がる有用なチャンネルにすぐにたどり着くために、よく使うQiitaに列挙しておくことにした Streamや大学専用サイ

    技術ようつべチャンネル集 - Qiita
  • 基礎線形代数講座

    4. 公開にあたって ●まえがきに代えて 書は 株式会社 セガ にて行われた有志による勉強会用に用意された資料を一般に公開するもので す。勉強会の趣旨は いわゆる「大人の学び直し」であり、書の場合は高校数学の超駆け足での復習 から始めて主に大学初年度で学ぶ線形代数の基礎の学び直し、および応用としての3次元回転の表現の 基礎の理解が目的となっています。広く知られていますように線形代数は微積分と並び理工系諸分野の 基礎となっており、だからこそ大学初年度において学ぶわけですが、大変残念なことに高校数学では微 積分と異なりベクトルや行列はどんどん隅に追いやられているのが実情です。 線形代数とは何かをひとことで言えば「線形(比例関係)な性質をもつ対象を代数の力で読み解く」 という体系であり、その最大の特徴は原理的に「解ける」ということにあります。現実の世界で起きて いる現象を表す方程式が線形な振

    基礎線形代数講座
  • YouTubeで「中学生から分かるAI数学講座」が無料公開 E資格に対応 | Ledge.ai

    Study-AI株式会社は3月23日から、特設サイトとYouTube公式アカウントにおいて、中学生でも人工知能AI)の勉強を目指せるとうたう「中学生から分かるAI数学講座」動画の無料配信を開始した。 講座は、一般社団法人日ディープラーニング協会(JDLA)が提供する「E資格」で出題される数式を読めるようになることを目的としており、中学校や高校の数学を予習(復習)するといった内容だ。 解説範囲は数式の読み方や計算方法で、数式の意味は解説に含まない。到達目標はΣやexpやlogなどの言葉が出てきても抵抗なく受け入れ、計算ができること。対象者はAIの勉強を進めたい人、高校数学を習っていない中学生。 制作意図としては、自分で勉強を進めたり講義を聞いたりするときに「教科書に出てくる数式が読めない」「見たこともない」ということがないように準備体操、予習の一助として作成したとしている。 気になる人

    YouTubeで「中学生から分かるAI数学講座」が無料公開 E資格に対応 | Ledge.ai
  • 高校数学の美しい物語 | 定期試験から数学オリンピックまで800記事

    ∣x∣<1|x| < 1∣x∣<1 なる実数 xxx について, arcsin⁡x=x+16x3+340x5+⋯arccos⁡x=π2−x−16x3−340x5−⋯\begin{aligned} \arcsin x &= x + \dfrac{1}{6} x^3 + \dfrac{3}{40} x^5 + \cdots\\ \arccos x &= \dfrac{\pi}{2} - x - \dfrac{1}{6} x^3 - \dfrac{3}{40} x^5 - \cdots \end{aligned}arcsinxarccosx​=x+61​x3+403​x5+⋯=2π​−x−61​x3−403​x5−⋯​ となる。 この記事では逆三角関数のうち逆正弦関数(arcsin⁡\arcsinarcsin)と逆余弦関数(arccos⁡\arccosarccos)のマクローリン展開を計算します

    高校数学の美しい物語 | 定期試験から数学オリンピックまで800記事
  • 超難問論理クイズ「2人の幼女とチェス盤の部屋」が本当に難しすぎた - 明日は未来だ!

  • 【ちょっと得する知識シリーズ(1)】素因数分解を知れば暗号が分かる

    数学が嫌いな人も、原理が分かれば面白くなります。また数学に造詣のある人は、今後ひょっとしたら画期的な理論を考案して、ITの世界に革新をもたらすかもしれません。例えば、スパースモデリングはCTスキャンや宇宙観測の領域に革命をもたらしました。暗号も言わば関数y=f(x)ととらえることができます。あるデータx(数値や文字)を入れると関数f(x)によって意味不明の値yに変換され、それを見ても真の意味は理解されませんが、別の関数x=g(y)で伝えたい情報データxが復元されるという仕組みです。 素因数分解と暗号の関係 前回に続いて暗号を特集してみたいと思います。私も公開鍵と秘密鍵の関係が中々分からなかったので、その点を重点的に書きたいと思います。私の場合、「公開鍵で暗号化されたものがどうして秘密鍵で再現できるのか?」というカラクリが全く理解できませんでした。Webを見ても、身近な文献を読んでも、概念的

    【ちょっと得する知識シリーズ(1)】素因数分解を知れば暗号が分かる
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