データサイエンス、データ分析、機械学習に必要な数学 - Qiita
データサイエンス、データ分析、機械学習の専門書の前書きには「大学初年度の数学」≒微分積分と線形代数を前提としているものが多い。 それならば大学に行っている人はほとんど履修しているはずなのだが、その専門書を読むと全然歯が立たない事が多い。 かといって微分積分や線形代数のテキストを開くと、これが機械学習やデータ分析のどこに役立つのか全然分からず、途方に暮れる。 データの変化を捉えるから微分 変化を結果にまとめるから積分 多変量を扱いやすくするための線形代数 なのだがそんなお題目ではどうにもこうにも…… そんなときには下記の 『統計学のための数学入門30講 (科学のことばとしての数学)』 がいい。1冊で微分積分と線形代数の内容が入っている。また、それらが統計学にどうつながっているか、統計学のどこでどう使われているかが明示されている。「統計学のための」なので必ずしも機械学習やデータ分析向けではない
９・11当日、米政府があらゆるルートで日本大使館に聞いてきた質問 ：朝日新聞GLOBE＋
■燃えるペンタゴン、浴びた熱風 2001年9月11日朝、日本大使館に出勤した伊藤氏が3階の廊下を歩いていると、防衛班の大部屋から「あーっ」という声が聞こえてきた。陸海空の2佐たちが取り囲んだテレビ画面に、ニューヨークの世界貿易センタービルに飛行機が突っ込む様子が映し出されていた。 前日までテロ攻撃の予兆は全くなかった。執務室に着いた伊藤氏は、米国防総省（ペンタゴン）の分室にいる米国防情報局（DIA）のカウンターパートの分析官に電話した。お互いに「これはテロだ」と確認し合い、1時間後にペンタゴンで面会する約束を取り付けた。 その30分後、テレビに「ペンタゴンが爆発」というテロップが流れた。慌てた伊藤氏は再び、分析官に電話したが、今度は呼び出し音すら鳴らなかった。伊藤氏は直ちに、大使館の防衛班員をペンタゴンに向かわせた。DIA分室は衝突現場の右側にあった。分析官は避難して無事だったが、多数の死
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