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機械学習とは何か？ – 機械学習の定義と使える言い回し | POSTD
この記事で、取り上げたいのは 「機械学習って何？」 ということです。 機械学習に興味がある人なら、少しはその内容について、かじったことがあるでしょう。ですが友人や同僚に機械学習の話をふると、誰かに「機械学習って何？」と質問されるリスクがあることを覚えておいてください。 この記事の目指すところは、機械学習について考えるための定義、それも覚えやすい気の利いた言い回しをいくつか提案することです。 まずは、この分野で信頼のおける教本から機械学習のスタンダードな定義について触れるところから始めましょう。それから機械学習についてのプログラマ的な定義をはっきりさせ、最終的には、「機械学習って何？」と聞かれても、いつでも答えられるようになるのが目標です。 信頼できる定義 それでは最初に、一般的に大学の講義レベルで、よく使われている機械学習の教本4冊から見ていきましょう。信頼できる定義であり、この問題を熟考
統計学・機械学習でよく使われる数学記号リスト（主に自分用） - About connecting the dots.
統計学とか機械学習周りの本を読んでいると，何の説明もなくややこしい数学記号が出てきて，そういえばこれはなんだっただろう？ と途方に暮れてしまうことが少なくないので，自分用にまとめなおしてみました，というのが今回のエントリ．あくまで自分用なので，全部の数学記号を扱ってるわけではありません*1． 代数学 記号 意味 用例 用例の意味 備考 総和 要するに足し算 総乗 要するにかけ算 クロネッカーのデルタ i=jなら1，それ以外なら0 要するにブーリアン条件 ナブラ *2 3次元ベクトルの微分 要するに各要素の微分 ラプラシアン 3次元ベクトルの2階微分 要するに各要素の2階微分 下限 のとき与式は0になる との違いは，は当該値を含む必要があるが，はないこと 上限 との違いは，は当該値を含む必要があるが，はないこと 関数値が最大となるような定義域の元の集合 を最大にするような がの下にくる場合も
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