プログラマーになるのに数学は要らない、ってツイートが流れてきたけど、 まあ、半分正しくて、半分間違ってんだよなぁ 上の世界の仕事をしないなら、数学は要らないと思うよ https://t.co/kiB5muMifz https://t.co/L5niUGeJ3O
役立つYouTubeのチャンネルまとめ 数学、物理、アルゴリズム、プログラミング、などなど自分が使う技術に役立ちそうだな、困ったときによく見たなと思うチャンネルを紹介する。 取っ掛かり、ハマりがち、コツみたいな物が拾える。数学がメイン。随時更新していくつもり。 当たり前だけどちゃんと本も読んで勉強するんだぞ。 背景 YouTubeは視聴する登録チャンネルの数が増えると、チャンネルが埋もれて発掘困難になりがち (chrome拡張でできるチャンネルのフォルダ分け機能は、ぽちぽち登録するのも面倒で、そのフォルダの中から掘り出すのも難しい) モチベが上がる(おべんつよしたい)チャンネルを探してるうちに湧いてくる、わんにゃんコンテンツ(だいちゅき)に流され一日が終わるため、 モチベが上がる有用なチャンネルにすぐにたどり着くために、よく使うQiitaに列挙しておくことにした Streamや大学専用サイ
高速逆平方根とは? C言語のコード 検証 アルゴリズムの要点 [1] 逆平方根の計算を対数・指数の計算に置き換える [2] 浮動小数点型の内部表現を利用した対数・指数の近似計算 [2.1] 対数の近似 [2.2] σの最適値 [2.3] 整数型での解釈 [2.4] 逆平方根の計算とマジックナンバー0x5F3759DF [3] ニュートン法による収束で精度アップ 感想 高速逆平方根とは? 高速逆平方根(fast inverse square root)とは、平方根の逆数 を高速に計算するアルゴリズムです。平方根の逆数は逆平方根とも呼ばれます。逆平方根はベクトルの正規化などに用いられるので、これを高速に計算できるアルゴリズムには大きなご利益があります。 参照: Fast inverse square root - Wikipedia C言語のコード 高速逆平方根の関数を示します。0x5F375
対象読者 とりあえずスクリプト言語の経験がある 高校まで数学の勉強していた人 これから機械学習、とりわけディープラーニングを学んでいこうとしている人 前置き 非理系のための勉強法は下記のブログが有名かと思います。 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 自分も上記ブログを参考に勉強を行ってきました。 しかしながら、改めて自分の勉強を振り返ってみるに、よりよい勉強方法を提供できると思いましたので、ここに記しておきます。 機械学習を学ぶにあたって必要な知識 機械学習を学ぶにあたっては、下記の3つの知識が必要になってきます。 数学 機械学習 プログラミング言語 機械学習の理論を学ぶために数学の知識が不可欠であり、その理論を実装するためにプログラミング言語が必要になってきます。 数学 数学に関しては、微分、線形代数、統計の知識が必要になります。 下記を一通り学べば、最
昨年の丁度同じ時期に、1ヶ月ほど仕事を休んで小学校の算数から高校数学までを学び直しまして、文系エンジニアが機械学習に入門するために小学校の算数から高校数学までを一気に復習してみましたという記事を書きました。 その後、機械学習やディープラーニングに関する勉強をどんどん進めていく予定だったのですが、Go、Scala、DDD、関数型言語の基礎、Rust、そしてGCPやKubernetes等、仕事上でキャッチアップしなければならない分野が山積みだった(&とても面白かった)ため、中々手を付けられませんでした。 それらの学習がやっと一段落した&今年の7月から機械学習系の開発に強みを持つ会社様に職場が変わったということもありまして、機械学習の入門として非常に評判の良かったAndrew Ng先生のCourseraの機械学習コースを(今回は仕事を休まずに)受講してみましたので、振り返ってみたいと思います。
やっと1周目が終わりました。例題まで解いてたら4か月も掛けてしまいました……えらく内容の濃い本でした。先生、ありがとうございました。 解説も面白くて分かりやすいので、網羅的に高校数学をやり直しておきたい場合はオススメです!*1 もう一度高校数学 作者: 高橋一雄出版社/メーカー: 日本実業出版社発売日: 2009/07/16メディア: 単行本購入: 11人 クリック: 226回この商品を含むブログ (32件) を見る この記事の対象になる人 エンジニアとして数学の勉強をすべきと思ってはいるものの、何から手をつけたら良いか迷っている人 よい数学の本に巡り会えず困っている人 数学のどの部分が機械学習に使われるか知りたい人 おしながき 数学をやり直す心構え 高校数学、各章のメモ 高校数学と人工知能プログラミングの対照表を作ったよ 本で勉強ルートを考える 追記します。他にもいい本が色々 数学をやり
このエントリーは 機械学習に必要な高校数学やり直しアドベントカレンダー Advent Calendar 2016の2日目です。 1日目は現役高校生の方のエントリーでした。自分もこういう話を現役の頃に先生や同級生としたかったですね。現役の頃は数学って大学に行くための手段程度にしか思ってなくて、今考えたら非常にもったいなかったなと思います。。 これは何か Railsおじさんが機械学習の手法を使って仕事でデータ分析できるようになることを目標に12年ぶりに高校数学を復習した(ている)記録です きっかけ もともと機械学習に興味があったのだが、いい加減仕事でちゃんと使えるレベルになってRailsしか能がないおじさんから脱却しようと思い立ち、2016年5月ぐらいから「データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編」を読み始めた データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編 (Software Desi
※この記事の1年後に文系エンジニアがCourseraの機械学習コースを1ヶ月で修了したので振り返ってみました。という記事もアップしました。 文系エンジニアが機械学習に入門しようと思うと、どうしても「数学の壁」にぶつかります。 一般的に、機械学習を理解するためには、大学レベルの「微分積分」「線形代数」「確率統計」の知識が必須とされていますが、私のような典型的文系エンジニアの場合、それを学習するための基本的知識自体が圧倒的に不足しているため、まずは高校までの数学を一からやり直してみました。 学習前の私の数学スペック 学生時代の数学の学習歴は高校2年生の2学期位まで。 大学で経済数学の授業があった気がするがほとんど出席していない。 仕事で使った数学知識は三角関数程度。(画像処理ソフトを開発した際に使用) 学習に要した時間 小学校の算数 5時間 中学数学 6時間 数I/数A 12時間 数II/数B
数学的な内容を表現したアニメーションをいろいろ作って遊んでます。例えばこんなのとか。 素因数ビジュアライズ。大きく灰色で表示された数字の素因数が線を横切ります pic.twitter.com/z1MHJzPtbv — 鯵坂もっちょ🐟 (@motcho_tw) February 7, 2018 たくさんの点を、それぞれの点に書かれた数に応じた速度で回すことにより、大きく灰色で表示された数の素因数を表現しているわけです。楽しいですね。 こんなのもあります。 3Dで図示してみました。 pic.twitter.com/AF2R1QEtqk — 鯵坂もっちょ🐟 (@motcho_tw) April 12, 2017 九九におけるの段の「一の位」は、ぐるぐる回る点によって表現することができます。面白いですね。 変わったものでは、こういうのもあります。 惑星が「惑星」と呼ばれる理由ですhttps:/
この記事は、線形代数において重要な「行列式」の概念だけを、予備知識ゼロから最短距離で理解したい人のための都合のいい記事です。 そのため、わかっている人から見れば「大雑把すぎじゃね?」「アレの話するんだったらアレの話もしないとおかしくね?」という部分が少なくないかもですが、趣旨をご理解いただいた上でお付き合いください。明らかな間違いに関しては、ご指摘いただけますと助かります。 線形変換 ↑座標です。 座標を変形することを考えます。つまり、座標変換です。 座標変換にもいろいろあって、以下のようにグニュッと曲げたやつ も座標変換には違いありませんが、今回ここで考えるのは線形変換だけにします。線形変換とは大雑把に言えば「すべての直線を直線に保つ」「原点を動かさない」という条件を満たす変換です。 そういう変換には例として、伸ばしたり縮めたりの拡大・縮小(scale)、原点中心に回す回転(rotate
プログラマの数学 第2版 難しい数式は使いません。 たくさんの図とパズルにやさしい解説。 プログラミングの初心者でも、数学の苦手な人でも、楽しく読めます。 プログラミングに役立つ「数学的な考え方」を身につけよう。 第2版では「機械学習への第一歩」を新たに加筆! 『プログラマの数学 第2版』目次 はじめに 第1章 ゼロの物語 ―― 「ない」ものが「ある」ことの意味 10進法 / 2進法 / 位取り記数法 / 指数法則 / 0の果たす役割 / 人間の限界と構造の発見 第2章 論理 ―― trueとfalseの2分割 どうして論理が大切なのか / 網羅的で排他的な分割 / 演算子で複雑な命題を組み立てる / ド・モルガンの法則 / カルノー図 / 未定義を含む論理 第3章 剰余 ―― 周期性とグループ分け 曜日クイズ / オセロで通信 / 恋人探し / 畳の敷き詰め / 一筆書き 第4章 数学的
はじめに 機械学習の勉強をしていると,次のようなベクトルや行列を使った公式達を使わなければならない場面が出てくると思います.機械学習の本の巻末に書いてあることが多いと思います.(これらはPattern Recognition and Machine Learning (Bishop著, 2006)の巻末に載っている公式です) \frac{\partial}{\partial\boldsymbol{x}}(\boldsymbol{x}^\mathrm{T}\boldsymbol{a}) =\boldsymbol{a} \\ \frac{\partial}{\partial\boldsymbol{A}}\mathrm{Tr}(\boldsymbol{A}\boldsymbol{B})=\boldsymbol{B}^\mathrm{T} \\ \frac{\partial}{\partial\b
2013年 プログラマの為の数学勉強会 資料 第1回:イントロダクション 第2回:浮動小数点数・極限・微分 第3回:微分法の応用・多変数関数の微分法 第4回:微分法の応用(続き)・方程式の数値解法 第5回:微分方程式の数値解法・積分法 第6回:数値積分法・積分法の応用 第7回:行列・ベクトル・ガウス消去法 第8回:行列式・逆行列・連立一次方程式の直接解法 第9回:線型空間・線型写像・固有値固有ベクトル(その1) 第10回:線型変換・固有値固有ベクトル(その2)・内積空間 第11回:連立一次方程式の反復解法・二次形式・多変数関数の極値・重積分 第12回:確率論入門 第13回:情報量・エントロピー・重要な確率分布・大数の法則・中心極限定理 第14回:擬似乱数の生成法・推定 第15回:検定 第16回:検定の続き, 回帰分析 第17回:回帰分析の続き 第18回:ベイズ統計
「フカシギの数え方」おねえさんといっしょ!みんなで数えてみよう! ※LINEスタンプ「フカシギお姉さんと仲間たち」をリリースしました。※ "The Art of 10^64 -Understanding Vastness-" Time with class! Let's count! LINE sticker "Combinatorial Explosion!" has been launched! http://line.me/S/sticker/1143771 「フカシギの数え方」で紹介している、組み合わせ爆発の例です。 「それでもね。私はみんなに「組み合わせ爆発のすごさ」を教えたいの!止めないで!」 お姉さんと子どもたちが実際に数え上げる大変さを伝えます。 This is an example about combinatorial explosion. "I want to de
連載コラム 「生命科学の明日はどっちだ」 目次 第14回:全ての植物をフィボナッチの呪いから救い出す ロマネスコ(左)とマンデルブロ集合の一部(右) 植物にかかったフィボナッチの魔法 このオーラ全開の野菜、なんだか知ってますか。 そう、最近デパートなんかではよく見るようになったロマネスコというカリフラワーの仲間である。 一説によると、悪魔の野菜とか、神が人間を試すために作った野菜とか言われているらしい。 なんと言っても凄いのは、フラクタル構造がめちゃめちゃはっきり見えること。 まるでマンデルブロ集合みたいだ。 ね、似てるでしょう。フラクタルがこんなにはっきり見える構造物は、他には無いんじゃないかな。 この植物が面白いのは、それだけでは無い。 実の出っ張った部分をつなげていくと、らせん構造がくっきり見えてくるでしょう? そのらせんの本数を数えてみよう。 右向きのらせんと左向
About Project Euler What is Project Euler? Project Euler is a series of challenging mathematical/computer programming problems that will require more than just mathematical insights to solve. Although mathematics will help you arrive at elegant and efficient methods, the use of a computer and programming skills will be required to solve most problems. The motivation for starting Project Euler, and
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