機械学習の背景・数理

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• 機械学習における数学の必要性
  • 機械学習で使われる主な数学
• 中学・高校で学んだ数学の復習
  • 関数
  • Pythonで数学を扱うライブラリ
  • 指数関数
  • 対数関数
• 線形代数の理解に向けて
  • ベクトル
  • 行列

この章の参考資料・URL

• 石川聡彦 (2018)
• 椎名洋 ほか (2019)
• 八谷大岳 (2020)
• 吉田拓真 と 尾原颯 (2018)

八谷大岳. 2020. ゼロからつくるPython機械学習プログラミング入門 = Introduction to Machine Learning from Scratch with Python. 機械学習スタートアップシリーズ. 講談社. http://id.ndl.go.jp/bib/030584765.

吉田拓真, と 尾原颯. 2018. 現場で使える!NumPyデータ処理入門 : 機械学習・データサイエンスで役立つ高速処理手法. 翔泳社. http://id.ndl.go.jp/bib/029316312.

椎名洋, 姫野哲人, 保科架風, と 清水昌平. 2019. データサイエンスのための数学 = Mathematics for Data Science. 編集者： 清水昌平. データサイエンス入門シリーズ. 講談社. http://id.ndl.go.jp/bib/029903862.

石川聡彦. 2018. 人工知能プログラミングのための数学がわかる本 = MATHEMATICS FOR AI PROGRAMMING. KADOKAWA. http://id.ndl.go.jp/bib/028819866.