現場についていくための数学備忘録 #1

はじめに

現在、やや機械学習よりな現場に派遣されているが、プローパーの方々が言ってることが全くわからん....

と、言うわけで自分が勉強した数学を備忘録として適当にまとめていこうかと思います。
ほんと適当かつ、ざっとしか理解できないので、優しい目で見てもらえれば嬉しいです。

機械学習で使用する数学

• 線形代数(行列)
• 微分
• 確率・統計

などですかね？

現在書籍を使って高校数学を勉強しているので、学んだことをoutputしていきます~

集合と確率

今回は集合についてです。
集合とは数学の正解で、「はっきりと区別できて、同じ性質を持ったデータのあつまり」だそうです。
正直よくわかりませんでしたが、例で言うと

自然数 = {1, 2, 3, 4, 5}

これは集合で、

今年の暑い日 = {28℃, 30℃, 29℃, 32℃, 31℃}

これは集合ではありません。

この違いですが、
無限にある数の中から1 ~ 5は誰がどうやっても、取り出すことはできますが、
今年の暑い日などの人によって判断が曖昧になるものは(27℃を暑いと言う人もいるかも)集合とは言えません。

また、集合の特徴としては、以下の物があります。
- 重複した要素はない。
- 順番は関係ない

>>> A = {1, 2, 3, 4, 5}
>>> B = {5, 4, 3, 3, 2, 1}
>>> print(B)
{1, 2, 3, 4, 5}

>>> print(A == B)
True

# 重複はカウントされない(Bの集合に3が2つあるが1つとカウントされている)
# AとBの集合の順番が異なっても同じ集合として認識される

※ちなみに、pythonでは集合を 変数名 = {要素1, 要素2.....}といった形で定義出来ます。
※データはset型と言うそうです。