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(保存版&随時更新) 大学教養数学理解のために便利なサイトリスト (統計/微分積分/線形代数)

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はじめに

Team AIでは2018年数学の研究に力を入れようとしています。
基礎となる大学教養レベルの数学理解のために、評判の良いマセマ社の演習書履修を始めました。
こちらの記事では重要キーワードと解説ブログのリストを随時更新していきたいと思います。

統計学

1)離散型確率分布

離散型の確率変数とは?離散確率分布と確率関数の性質
https://atarimae.biz/archives/11665

ベイズの定理

ベイズの定理
https://bellcurve.jp/statistics/course/6444.html

ベイズの定理の使い方
https://bellcurve.jp/statistics/course/6448.html

ベイズの定理 Wiki
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%BA%E3%81%AE%E5%AE%9A%E7%90%86

ベイズの定理の基本的な解説
https://mathtrain.jp/bayes

事象の独立

事象の独立
http://examist.jp/mathematics/probability/jisyou-dokuritu/

独立 (確率論)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%8B%AC%E7%AB%8B_(%E7%A2%BA%E7%8E%87%E8%AB%96)

確率関数Pの性質

分布関数F(x)の性質

二項分布(離散型)

期待値・分散・標準偏差

期待値・分散のモーメント母関数M(x)

B(n,p)の期待値・分散

daisuke-team-ai
機械学習の勉強会を毎週渋谷の拠点で開催。Slack Pluginとしての同時翻訳Chatbot - Kiaraを世界市場に向けて販売しています。"機械学習エンジニアになりたい人のための本"(翔泳社) Profile : https://www.ishiid.com/
https://www.jenio.co/
team-ai
渋谷の機械学習研究会コミュニティ。データ分析ハッカソンを開催。Kaggleを使って金融・医療データなどをグループワークで分析しています。論文輪読会などテーマを決めて最新技術を共同リサーチしています。
https://www.team-ai.com/
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