機械学習の初心者が数式に困惑したら。解決への指針 - HELLO CYBERNETICS

前回機械学習を学ぶなら数学が必要だという話をしました。 s0sem0y.hatenablog.com それと同時に、数学を極めてから機械学習をやるのではなく、機械学習をやりながら必要に応じて数学を学んでいくというスタイルをオススメしました。しかし、今から機械学習を学んでいこうという人にとって、機械学習の数式がわからないとき、果たしてどの数学を学べば改善が見込めるのかを判断するのは難しい問題かと思います。 そこで機械学習に現れる数式を実際に取り上げ、ケースごとにどの数学分野を補強すべきかの指針をまとめてみたいと思います。また、少しの定性的な理解を深める解説も載せておきます。今後のヒントになれば嬉しいです。 パーセプトロンでのケース 全て同じ意味、式変形が分からない人へ 入力ベクトルに対して、 という数式が現れます。この数式を大抵の本は以下のように変形します。 最初の式と、この式が全く同じ計算

[stealthinu]

機械学習やニューラルネットで出て来る数式の基本的なところ解説。非常にありがたいまとめ。しかしベイズのあたりまでしかついていけん…　でもニューロンでの理解と線形代数での表記がちゃんと繋がった。

[cartman0]

慣れないと本当にわかりづらい，この辺丁寧に解説してる資料あるんだろうか

[polyamid]

ありがたい・・・！