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cogito,ergo sum.

技術的特異点を引き起こすまでの軌跡

機械学習を学ぶために(前提知識)

中学レベルの数学がちゃんとわかるのは当たり前すぎる前提として、高校レベルの数学もある程度、授業でやったこと覚えてるくらいの状態

 

で、機械学習で使う知識としては

らしい

 

 

微分積分

とりあえず微積線形代数さえわかってりゃなんとかなる

確率なんて中学でやったし覚えてるでしょレベル

 

微積分は高校でやって「積分は面積求められる〜」ってのを覚えてるレベル

微分ってなんだ〜」ってレベル

 

ってことで調べた。このサイトだけでなんとなくわかったので載せとく

sci-pursuit.com

参考書籍

やさしく学べる微分積分

やさしく学べる微分積分

 

正直、わかるならなんでもいい(教科書、参考書、etc...)

 

線形代数 

高校でやってないし(文系選択だった・・・)

知らないから買って10ページくらいやった

やさしく学べる線形代数

やさしく学べる線形代数

 

 これも1冊ちゃんとやるなら、なんでもいい

 

プログラミングのための線形代数

プログラミングのための線形代数

 

 これが随所でオススメされてるので買ってみようと思ったが

2冊もいらないので買わなかった

 

確率

中学、高校は「確率なんて1/2だろ、何言ってんだ」って思ってたけど

今は適当に俺が折れた

 高校の時、友達がこれ良いっていってた気がする

これも1冊やるなら、なんでもいいと思う

 

統計

これは使うっていうか概念的なのを理解しとけ的な意味なのかわからないけど

とりあえず

統計学入門 (基礎統計学)

統計学入門 (基礎統計学)

 

 これかっこいいから、俺のブログを読んでる人が(もし)いるなら買え

そして俺に見せてくれ

以上だ