暗記数学が正しい
受験生諸君は、悪質な情報に惑わされないように。 暗記数学の要旨和田秀樹らによるいわゆる「暗記数学」の要点をまとめると、以下のようになるだろう。 数学で重要なのは、技巧的な解法をひらめくことよりも、基礎を確実に理解することである。 これは従来、数学の入試問題を解くのに必要なのが曖昧模糊とした「ひらめき」や「才能」だと思われていたことへのアンチテーゼである。「暗記」という語はその対比であり、特別な才能がなくとも、基礎事項を確実に習得することで、入試を通過できる程度の数学力は身に付くことを主張している。 そもそも、大学入試は大学で研究をする上で重要な知識や考え方の理解度を問うているわけであって、徒な難問を出して受験生を試しているわけではない。したがって、そのような重要事項（つまり、教科書の基礎事項や、数学を活用する上で頻繁に出てくるような考え方）を身に付けるのが正攻法である。 そのための教材とし
機械学習によって解決できるかどうかが証明不可能な学習モデルが発見される
機械学習の発達にはめざましいものがあり、画像の中から特定のオブジェクトを認識したり人間の声を正しく認識したりと、機械学習を用いた多くのAIが登場しています。しかしそんな機械学習にも「解決できるのかどうかの『証明』ができない問題」が存在すると、コンピューターサイエンスの研究者が指摘しています。 Learnability can be undecidable | Nature Machine Intelligence https://www.nature.com/articles/s42256-018-0002-3 Unprovability comes to machine learning https://www.nature.com/articles/d41586-019-00012-4 現在、PCやスマートフォンに搭載されたAIから電子メールのスパムフィルターまで、機械学習を用いたアル
データサイエンス、データ分析、機械学習に必要な数学２ - Qiita
数学の専門家でもなく、微分積分、線形代数、統計学は一応、最適化数学、集合・位相を勉強中というところなので以下、ツッコミどころ満載と思いますが、こういうまとめ記事が欲しいところなかなかなかったので書いてみました。 微分積分、線形代数、統計学の先へ データサイエンス、データ分析、機械学習に必須な数学として、微分積分、線形代数そして最適化数学はどのレベルが必要かについて データサイエンス、データ分析、機械学習に必要な数学 に書いております。 ただ、そこから先の数学を学ぼうと、機械学習やデータ分析に必要な数学を整理しようと思うと、数学の各科目間の前提知識やつながりなどが曖昧模糊としていて悩む。大学のシラバスなどを見ても「代数Ⅱ」などと書かれ何の内容か分からず、同じタイトルのテキストを見ても目次が異なっている事がある。 数学の各科目数学は純粋数学と応用数学に分かれ、…… c.f. 数学分野紹介 -
大学の数学で，微積分（解析学）の講義ノートPDF。演習問題と解答付き（大学１年で学ぶ，１変数と多変数の微分積分学のオンライン教科書） - 主に言語とシステム開発に関して
講義ノートの目次へ 大学の初年度で学ぶ，微分・積分（＝解析学）の講義ノートPDF。 良質な講義資料を集めた。演習問題と解答もある。おかげで，高い参考書を買わなくて済む。 夏学期には「一変数の微積分」を扱い， 冬学期に「多変数の偏微分・重積分」を扱うケースが多い。 微分には極限やε-δ論法，級数展開，収束などが含まれ， 積分には線・面・体積の積分や広義積分を含む。 これらの範囲が，１冊の教科書の中に収められている。 ※並列学習として，線形代数の講義ノートはこちら。 ※解析学の続きとして，複素解析，微分方程式，ベクトル解析がある。 解析学の講義ノート まず，大学１年生で学ぶ解析学の要点は，下記の記事で要約してある。 先に目を通しておこう。 大学１年生で学ぶ数学「解析学・微積分」の要点まとめ，勉強法の解説。 入門用に全体像・概要をわかりやすく紹介 http://language-and-engi
エレガントな解法、エレファントな解法 〜モンテカルロ法を添えて〜｜山本一成🚗TURING
問 コインを100回投げて、表か裏が10回連続で出る確率は？ 皆さんこの問題解けますでしょうか？私は正直解ける気がしません。そもそも何％くらいなのかすら、うまく推測できません。今日は、しかし皆さんには全然別の方法論を共有できればと思います。 その方法論とはずばり実際に投げてみましょう。「コインを100回投げて、表か裏が10回連続で出るかどうか」を100回あるいは1000回くらい試行してみたらそれなりに正しい確率が出ると思いませんか？実際にでます。 でもいくらなんでも現実にするのはつらいですよね。そこでせっかくなのでコンピュータに投げさせましょう。といっても実際に投げるのではなく、コンピュータの中で乱数（ランダム）を発生させて、それで投げていることにしましょう。プログラムで書くとこんな感じです。 コインを100回投げて、表か裏が10回連続で出るかどうか調べるプログラム。試行回数が増えるほどに
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