kaeken(嘉永島健司)Techブログ

主に情報科学/情報技術全般に関する知見をポストします。(最近は、特にData Science、機械学習、深層学習、統計学、Python、数学、ビッグデータ)

2017-01-01から1年間の記事一覧

『ゼロから作るDeep Learning』数学用語一覧

『ゼロから作るDeep Learning』に出てくる数学用語について調べていく。 ただ、定義だけ追っていても意味が分からないので、 実際の使われ方については、高校レベルの数学を別途復習が必要。 では、以下数学用語を列挙していく。 線形とは https://ja.wikipe…

『Pythonからはじめる数学入門』7章(後半) 初等解析問題を解く / 高階微分および積分

『Pythonからはじめる数学入門』7章(後半) 初等解析問題を解く の解説です。 7.5 高階微分と極大極小の計算 Derivativeクラスを使った微分オブジェクトのデフォルトは、 1階微分です。 高階微分をおこなうには、階数を第三引数に渡します。 ここでは、関数…

『Pythonからはじめる数学入門』7章(前半) 初等解析問題を解く

『Pythonからはじめる数学入門』7章(前半) 初等解析問題を解く に関する解説です。 7.1 関数とは何か 7.1.1 関数の定義域と値域 数学そのものの説明は省略しますが、用語を記しておきます。 写像mapping 定義域domain 値域range 7.1.2 よく使われる数学関…

『Pythonからはじめる数学入門』5章 集合と確率を操作する

『Pythonからはじめる数学入門』 5章 集合と確率を操作する の解説です。 5.1 集合とは何か 集合(set)、要素(element)といったキーワードの意味は、高校数学で出てきていますのでここでは省略します。 以下、Pythonで集合の演算方法をみていきます。 5.1.1 …

『Pythonからはじめる数学入門』4章 SymPyで代数と式を計算する

『Pythonからはじめる数学入門』 4章 SymPyで代数と式を計算する の解説です。 いままでは、数値計算でしたが、 xやyといった代数においては、 式の計算(symbolic math)が必要です。 Pythonでは、SymPyを使って式の計算をおこないます。 以下は、SymPyのリフ…

『Pythonからはじめる数学入門』3章 データを統計量で記述する

『Pythonからはじめる数学入門』 3章 データを統計量で記述する の解説です。 機械学習では、 統計がよく出てくるので、 ここでは、統計の基本をPythonで学びます。 3.1 平均を求める まずは、平均値を求める関数です。 def calculate_mean(numbers): s = su…

『Pythonからはじめる数学入門』2章 データをグラフで可視化する

『Pythonからはじめる数学入門』 2章 データをグラフで可視化する の解説です。 www.oreilly.co.jp 機械学習で数値データを提示する際には、 グラフを用いることが多いです。 今回は、 Pythonでグラフを使う方法についてご説明します。 2章 データをグラフで…

1章 数を扱う / まずは基本的な演算と数の種類を把握『Pythonからはじめる数学入門』

機械学習を学ぶ際に、Pythonでの数式表現でつまづくことがある。 そこで、 『Pythonからはじめる数学入門』 をコツコツ通読&コマンドを打つことで、 数式表現に慣れていく。 まずは、 基本的な演算と数の種類を把握。 数値処理に強いPythonっぽいメソッドも…

データサイエンティスト(DS)になるためのスキルチェックシート

一般社団法人データサイエンティスト協会 という団体からデータサイエンティスト(以下DS)になるための目安となる スキルチェックシートが提供されている。 DSスキルチェック | Data Scientist Society Journal DSスキルチェック | Data Scientist Society Jo…

「新しい人工知能の教科書」は教科書ではなくカタログ

まずは先に人工知能の全体像を確認。 「新しい人工知能の教科書」を通読したが、この本は教科書というより知識のカタログ。 各知識の概要紹介と、参照資料をもとに、自分で深堀していく必要がある。 www.shoeisha.co.jp 【目次】 CHAPTER1 人工知能の過去と…

機械学習プロフェッショナルシリーズ一覧

機械学習プロフェッショナルシリーズというシリーズ本がある。 機械学習プロフェッショナルシリーズ | 書籍情報 | 株式会社 講談社サイエンティフィク 以下、既刊本。出版時期ごとに勝手にナンバリング。 1-1 機械学習のための確率と統計 978-4-06-152901-4 …