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最低限仲良くなりたい頻出な数式や統計量の行列表現 -
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最低限仲良くなりたい頻出な数式や統計量の行列表現 -
これ何 これまでなんとなく曖昧で避けてきてもなんとかなってきたけど、機械学習を勉強するに当たって当... これ何 これまでなんとなく曖昧で避けてきてもなんとかなってきたけど、機械学習を勉強するに当たって当たり前のように出てくる数式や統計量の行列表現を当たり前の知識にする! 僭越ながら、機械学習を勉強すると、様々な理論が固有値問題や単純な確率統計が土台となることを痛感します。 逆にいうと、ベースを固めてしまえば、新しく学ぶ機械学習の理論もスムーズにインプットできると感じます。 まずは、数式の内容自体は簡単だけど見た目が記号になると慣れ親しんでないが故に一気に難しく感じる、ベクトルや行列表現の食わず嫌いを克服したい。 食べ物でいうとなんとなく崇高で見た目もまずそうだけど美味な「うに」を徐々に克服しようといったところ*1。 どんな人向け 例えば、3つの特徴量からなるデータがあった時、1つのサンプルデータを特徴量で重みづけして予測値yを表現するとするなら、 と明示的に表現されればすんなり理解できるけど