数学の教科書について - HELLO CYBERNETICS
はじめに s0sem0y.hatenablog.com この記事で数学に関して勉強したいという場合に参考になる本を紹介したいと思います。 しかし個人的には数学の本を一冊ガッツリやって機械学習に移るというよりは、機械学習を学びながら必要な数学は調べていけばいいかなと思っています。もちろん数学を一通りやっていたほうが勉強は楽であるのは間違いありませんが、数学を今からやらなければならないというのは結構な重労働です。数学の様々な知識や公式は、今の時代ならばネットでも十分見つかりますから、適宜調べるというスタイルで構わないと思いますが、具体的な書籍があると頼もしいという場合の参考にしてください。 当然これから紹介する書籍の中身を完全に把握しておく必要はありません。 ただ、個人的には数学も単純に面白いと思います。（純粋数学は知りませんが） はじめに 線形代数 教科書 微分積分・ベクトル解析 文庫本、微
線形代数のおはなし
線形代数とは -Introduction- 線形代数は線形写像という性質の良い写像を扱うための学問です。 この章では、線形代数の主役である線形写像とは何かを順を追って説明していきます。 線形代数とは 写像 もうちょっと写像 ベクトル空間 線形写像 行列とは 線形代数で突然現れる行列。あれはただの数が並んだものではありません！ 行列の意味を知ると線形代数がよりよくみえてきます。 行列 行列の意味を知りたい方はこちら！ 行列の各部の名称 行列の例 行列の和 行列の積 複雑な定義をされている行列の積。行列の積の謎に迫る！ 連立方程式 歴史的には、線形代数は連立方程式の考察から生まれてきました。ここでは、連立方程式について線形代数の立場から解説します。連立方程式について知ることは線形代数を知ることにつながります。 連立方程式 解空間 連立方程式の解全体の空間はどのような構造をしているかを解説します
物理数学I 線形代数 - Wikibooks
物理数学I > 線形代数 線形代数[編集] 行列の定義と特別な行列[編集] 行列の定義[編集] 数値を何らかの仕方で組み合わせたものを行列と呼ぶ。 ただし、縦の長さと横の長さを、各行と列でそろえなくてはならない。 例えば、 は行列である。 高校までの範囲では、行列は3*3までしか扱わなかった。 しかし、実際には行列はm*n行列が存在し、(m.nは正の整数。) 全てにおいて和、積などの演算を行なうことが出来る。 行列の和,積[編集] 行列の和は各要素ごとに和を取ることによって定義される。 このことは、行列の和が可換であり、結合則を満たすことを保証する。 実数倍は、各要素に実数を書けることによって 定義する。この演算は行列に単位行列の定数倍ををかける演算と 等しいことに注意。n*n行列の単位行列はすぐ後に定義する。 これらの操作が可能なことを、行列の線形性と呼ぶ。 行列の積は、 で与えられる。
プログラマは高校数学を学んではいけない
「プログラマーとして社会人になったけど高校数学を1から独学している」と言うエントリーがあがっていた。基礎を固めるべく数学を独学しているそうだ。立派だと思うが、高校数学と言うのにひっかかる。授業時間の制約などがあり、変に範囲が狭くなっているものを学習する必要があるのであろうか。実のところ難易度はそうは変わらないので、大学生向けのテキストを読むべきだと思う。 高校数学で教えている内容は、色々と歪になっている。数学Ⅰ、Ⅱ、Ⅲのような不自然な区分けがあるし、都合によりε-δ論法のように避けて通っているものがある。応用面を考えると、テイラー展開はもちろん、微分方程式も学んだ方が良いし、線形代数が無いのは良くない。複素平面と線形代数の両方を教えるつもりだったのに、予想外に時間数が削られてしまい線形代数が無くなったような風聞がある。中途半端なのは教育効果を考えたものですらないのだ。高校に行列があった頃も
機械学習の基礎知識としての数学 - learning.ikeay.net
私がAI（人工知能）や機械学習って難しいナーと感じるところは、数学の前提知識がある程度必要なところです。 GoogleからTensorflowが出たときに、私もいっちょやってみるかなんて思ったのですが、参考にした記事もなかなか難しくてあんまり理解できなかったのを覚えてます。途中まで理解出来てたのに、急に数式が出てきて「なるほどわからん！」ってなることが多かったですね。 「というかエンジニアなのに数学苦手なのｗ」とビックリされる方もいらっしゃると思いますが、エンジニアっつったって、今の御時世理系出身エンジニアばかりじゃないんです。でもエンジニア女子やってると自動でリケジョ扱いされるから面白いですね。 当面の目標としては、AIの中でも機械学習を学んでいきたいので（DeepLearningできるようになりたい！）、あると嬉しい数学の知識としては以下です。 線形代数 確率・統計 微分・積分 AIの
プログラマのための線形代数再入門
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
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