微積がようやくわかってきた。 - I am bad at math
何を隠そう、数学はこのブログ随一の非モテコンテンツ。 もうこの数学って単語見た瞬間にブラウザの戻るボタン押されたりタブ閉じたりされているんじゃないかって思ってる。 まー、でもここはそういうブログなのだ。 半年くらい前に始めた微積、実はもう３周目くらいに突入している。 １周目はホント辛くってさ、何もかもがほぼ忘却の彼方だったので予備知識はほとんどない状態だったんだ。もうね、高校生の頃に習ったような公式類を忘れているもんだからその歩みは匍匐前進レベル。ブックオフで高校生向けの参考書を買ってきて、あーそうだっけなぁと思いつつ復習してようやく元の微積の本に戻るということを繰り返していた。だから１周目は全体を俯瞰するだけと思っていたのに想定外に時間がかかりまくった。で、２周目にようやく突入して今度は練習問題を解くということを中心に。今の３周目は証明と応用に重心を置いて読んでいる感じ。 で、今その３周
機械学習の基礎知識としての数学 - learning.ikeay.net
私がAI（人工知能）や機械学習って難しいナーと感じるところは、数学の前提知識がある程度必要なところです。 GoogleからTensorflowが出たときに、私もいっちょやってみるかなんて思ったのですが、参考にした記事もなかなか難しくてあんまり理解できなかったのを覚えてます。途中まで理解出来てたのに、急に数式が出てきて「なるほどわからん！」ってなることが多かったですね。 「というかエンジニアなのに数学苦手なのｗ」とビックリされる方もいらっしゃると思いますが、エンジニアっつったって、今の御時世理系出身エンジニアばかりじゃないんです。でもエンジニア女子やってると自動でリケジョ扱いされるから面白いですね。 当面の目標としては、AIの中でも機械学習を学んでいきたいので（DeepLearningできるようになりたい！）、あると嬉しい数学の知識としては以下です。 線形代数 確率・統計 微分・積分 AIの
文系でも機械学習がわかるようになる教科書 - EchizenBlog-Zwei
社内の有志で機械学習や数学の勉強会をいくつかやっています（私以外の方が主催しているものもある）。とくに理系ではない方も参加されていますが、きちんと頑張ればだんだん機械学習ができるようになるということがわかってきたのでメモしておきます。 なお、機械学習をとりあえず実装するだけだったらもっと簡単に学ぶ方法もいろいろあり、今回はあくまで正攻法で機械学習を勉強する、という観点での書籍の選択となっています。急がば回れという言葉もあるように、焦って成果を求めないのであれば地道に頑張るほうが後々応用が効いて良いということもあります。 高専の数学 おそらく数学ができないという方は高校の数学あたりから理解が怪しいことになっていると思います。「高専の数学」は中学数学までの前提知識で読める教科書で、わかりやすい例題や理解の助けになる練習問題が多数用意されているため、きちんと問題を解いていけば無理なく高専の数学(
電子教科書
電子教科書 (PDF形式） ネットで多少評価いただいた「基礎からの数学」や「基礎からの統計学」は、さらに学んでいくことにつながる教科書です。 基礎からの数学は、将来の読書の中でちょっとした数学的な記述にも耐えられるようにする教科書です。 基礎からの統計学は、Excel をベースにした統計の教科書で、ある程度理論にも触れています。 これに対して、ほんとに易しい遠隔授業用の教科書も作りました。 これは、C.Analysis を使った授業に完全に準拠したテキストです。 そのため、テキストの中に C.Analysis の Youtube 動画もリンクされています。 基礎数学A/Bは、数学アレルギーを少し取り除いて、数値を使った分析に臨む準備の授業です。 統計/統計分析は、卒業論文で統計学を使うことを想定して行われる授業です。（一番役に立ちます） 経営科学/意思決定論は、合理的に判断するとはどういう
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