統計・機械学習・R・Pythonで用途別のオススメ書籍 - StatModeling Memorandum
比較的読みやすい本を中心に紹介します。今後は毎年このページを更新します。 微分積分 高校数学をきちんとやっておけばそんなに困ることないような。偏微分とテイラー展開は大学演習のような本でしっかりやっておきましょう。ラグランジュの未定乗数法のような、統計・機械学習で必要になる部分は、ネット等で学べばいいかなと思っています。 線形代数 tensorflowなどのおかげで順伝播部分（行列積および行列とベクトルの積）さえ書ければ線形代数の知識はそこまでいらないんじゃないかという流れを感じます。しかし、主成分分析やトピックモデルなどの行列分解や、ガウス過程などのカーネル法のような様々なデータ解析の手法に一歩踏み込むと、きちんとした勉強が必要になります。理解しやすくて使いやすくて、統計や機械学習への応用を主眼においた線形代数の本はまだ見たことないです。機械学習シリーズとかで基礎から「The Matrix
今すぐブラウザ上で本格的な数式やグラフまで描くことが可能なオンライン数式エディタ「Mathcha」 - GIGAZINE
分数や関数など、本格的な数学で使われる数式を描画する際には、数式に特化した組版処理システムであるLaTeXがよく使われていますが、オンライン数式エディタの「Mathcha」はLaTeXと同等の機能をブラウザからアクセスするだけで今すぐ誰でも利用することができ、しかも作成した数式や文書はネット上でシェアしたり、PDFファイルとして書き出したりすることが可能です。 Mathcha - Powerful Online Math Editor - Fast Inputting, Diagram Drawing, Easy Sharing https://www.mathcha.io/ Mathchaは本格的な数式やグラフを作成し、さらにはテキストを挿入して説明文や注釈を入れることが可能なツール。この画面は英語で作成されていますが、日本語を入力することも可能です。 また、以下のような図形を作ることが
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