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@Junlee(Jun lee)

【随時更新】データサイエンスのための数学

Last updated at Posted at 2023-04-10

２重管理を避けるため、今後このページを消す予定です。こちらの内容を数学ページに移転します！

データサイエンスってなぜ数学が必要なの？

約５年前の2018年に、自動運転業界に入りたいため、自動運転技術のベースになる機械学習やディープラーニングの勉強を始めました。

一応ですが、udacityでの機械学習やディープラーニングコースの勉強を終えましたが、理解が追いつけなかったり、途中で何度か挫折したりしたため、結局理解度が不十分でした。
当時は結構な時間や金銭コストをかけてやったのに、期待した効果が得られませんでした。当時のメモはこちらです。

期待した効果が得られなかった理由は、主に自分が現実じゃないスケジュールを設定していて、基礎知識が薄かったため、肝心な概念の理解ができませんでした。

基礎知識はまさにこれから勉強しようとしている数学です。幸いこちらの講座が見つかって、トライアル版で勉強してすごく分かりやすかったので、数学(線形代数学、微分積分、確率統計、監督学習)セットを注文して、勉強し始めました。

前回の反省点を踏まえて、時間かけても良いので、しっかり理解した上で進みます。アウトプットは一番良い勉強のツールなので、Qiitaで記事を残しつつ、勉強を進みます。

一. 線形代数学(23/2/15-)

0.まとめ

1. はじめに

2. ベクトル空間

3. 行列と行列の演算

4. 行列の関数

5. 行列の階数

6. 線形方程式の解

7. 行列式

8. 類似行列

9. 固有値と固有ベクトル

10. 二次形式

二. 単一変数微分積分

1. はじめに

2. 関数と極限

3. 微分と導関数

4. 中間値の定理と導関数の応用

5. 不定積分

6. 定積分

7. 定積分の応用

8. 微分方程式

三. 多変数微分積分

1. ベクトル代数と空間解析幾何学

2. 多変数関数の微積分法とその応用

3. 重積分

4. 曲線積分と曲面積分

5. 無限級数

四. 確率統計

1. 確率論の基本概念

2. 確率変数とその分布

3. 多次元確率変数とその分布

4. 確率変数の数値的特徴

5. 大数の法則と中心極限定理

6. 統計学の基本概念

7. パラメータ推定

8. 仮説検定

五. 監督学習

1. はじめに

2. パーセプトロン

3. 機械学習の可行性

4. 線形回帰

5. 非線形分類と回帰

6. ロジスティック回帰

7. サポートベクターマシン

8. ナイーブベイズ

9. 決定木

10. アンサンブル学習

参考情報

数学

可視化

参考ブログ

Qiita数学記号記入

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