Chainerチュートリアルの3-6章をいっきにやりました。全て数学の基礎的な内容です。
機械学習で使われる数学
微分積分と線形代数、確率論や統計学は大事ですよという話。強化あり学習についても少し触れています。
授業でもやったことがあるのですんなり理解できる内容でした。
微分の基礎
微分と偏微分の説明。
線形代数の基礎
ベクトルや行列についての説明。ほとんど大丈夫でしたがヤコビ行列については少し曖昧だった部分があったので復習できてよかったです。
確率・統計の基礎
鬼門。授業でも評価Dをいただいた統計のお話です。
また後日読み直すつもりですが、特に詰まったのは最尤推定、MAP推定のあたり。難しいね。
