資料詳細

[ 和図書 ] 機械学習のための数学

飯塚秀明／著 -- コロナ社 -- 2024.8 --

所蔵

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ISBN	4-339-06132-1
ISBN13桁	978-4-339-06132-1
タイトル	機械学習のための数学
タイトルカナ	キカイガクシュウノタメノスウガク
著者名	飯塚秀明／著
著者名典拠番号	110008130280000
並列タイトル	Mathematics for Machine Learning
出版地	東京
出版者	コロナ社
出版者カナ	コロナシャ
出版年	2024.8
ページ数	7, 229p
大きさ	21cm
価格	¥3200
内容紹介	機械学習を理解するために必要な数学分野、「論理」「集合」「線形代数」「微分積分」「確率・統計」「最適化」について詳解する。章末問題も掲載。機械学習関連の論文を読み解く際に役立つ一冊。
書誌・年譜・年表	文献:p224～225
一般件名	機械学習 , 数学
一般件名カナ	キカイガクシュウ,スウガク
一般件名典拠番号	511957000000000 , 511034800000000
分類：都立NDC10版	007.13
資料情報1	『機械学習のための数学』　飯塚秀明／著　コロナ社　2024.8（所蔵館：中央　請求記号：/007.1/6215/2024　資料コード：7118266920）
URL	https://catalog.library.metro.tokyo.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?lang=ja&bibid=1154644803

1.論理: 1.1 命題と論理記号; 1.2 同値と推論; 1.3 命題関数による命題表現; 1.4 証明; 章末問題
2.集合: 2.1 集合と演算; 2.2 写像と集合族; 章末問題
3.ユークリッド空間: 3.1 1次元ユークリッド空間; 3.2 有限次元ユークリッド空間; 章末問題
4.線形代数: 4.1 行列全体からなるベクトル空間; 4.2 行列全体からなるユークリッド空間; 章末問題
5.微分積分: 5.1 微分可能関数; 5.2 積分可能関数; 5.3 凸関数; 章末問題
6.確率・統計: 6.1 確率; 6.2 確率分布; 6.3 期待値・分散・共分散; 6.4 統計; 章末問題
7.機械学習と最適化: 7.1 確率・統計に基づく経験損失最小化; 7.2 勾配降下法; 7.3 確率的勾配降下法; 7.4 経験損失の大域的最小化のための手法