中井 悦司 著
機械学習に関連する数学には、大きく、解析学、線形代数学、確率・統計学の3つの分野があります。本書は、これらの中で最も基礎となる、解析学、とくに、微積分の理論を中心に解説しています。残念ながら、本書一冊で機械学習に必要な数学がすべて学べるというわけではありませんが、もう一度、本格的な数学の世界に触れ、自信を持って「機械学習の本質が理解できた」と言えるための第一歩は、必ずここにあるはずです。受験勉強から解放されて、あこがれの大学数学の教科書を開いたあの時の興奮をわずかなりとも思い出していただければ、筆者にとってこの上ない喜びです。
■本書の特徴
・機械学習に関連する数学の最も基礎となる解析学・微積分を順序立てて学習できる
・定義と定理をもとに、厳密に展開される議論を丁寧に説明している(再入門者に理解しやすい)
・各章の最後に理解を深めるための演習問題を用意
■対象読者
・大学1、2年のころに学んだ数学をもう一度、基礎から勉強したいエンジニア
※理系の高校数学の知識が前提となります。理工系の大学1、2年生が新規に学ぶ教科書としても利用いただけます。
※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
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(翔泳社)
Chapter 1 数学の基礎概念
1.1 集合と写像
1.1.1 集合とは?
1.1.2 写像とは?
1.1.3 集合の演算
1.1.4 補足:論理式を用いた証明方法
1.2 実数の性質
1.2.1 有理数の性質
1.2.2 実数の完備性
1.2.3 実数の濃度
1.3 主要な定理のまとめ
1.4 演習問題
Chapter 2 関数の基本性質
2.1 関数の基本操作
2.1.1 関数の平行移動と拡大・縮小
2.1.2 合成関数
2.1.3 逆関数
2.2 関数の極限と連続性
2.2.1 関数の極限
2.2.2 関数の連続性
2.3 主要な定理のまとめ
2.4 演習問題
Chapter 3 関数の微積分
3.1 関数の微分
3.1.1 微分係数と導関数
3.1.2 導関数の計算例
3.2 定積分と原始関数
3.2.1 連続関数の定積分
3.2.2 導関数と積分の関係
3.3 主要な定理のまとめ
3.4 演習問題
Chapter 4 初等関数
4.1 指数関数・対数関数
4.1.1 指数関数の定義
4.1.2 対数関数の定義
4.1.3 指数関数・対数関数の導関数
4.2 三角関数
4.2.1 三角関数の定義
4.2.2 三角関数の導関数
4.2.3 正接関数の性質
4.3 主要な定理のまとめ
4.4 演習問題
Chapter 5 テイラーの公式と解析関数
5.1 テイラーの公式
5.1.1 連続微分可能関数
5.1.2 無限小解析
5.1.3 テイラーの公式
5.2 解析関数
5.2.1 関数列の収束
5.2.2 関数項級数
5.2.3 整級数
5.2.4 解析関数とテイラー展開
5.3 主要な定理のまとめ
5.4 演習問題
Chapter 6 多変数関数
6.1 多変数関数の微分
6.1.1 全微分と偏微分
6.1.2 全微分可能条件
6.1.3 高階偏導関数
6.1.4 多変数関数のテイラーの公式
6.2 写像の微分
6.2.1 平面から平面への写像
6.2.2 アフィン変換による写像の近似
6.3 極値問題
6.3.1 1変数関数の極値問題
6.3.2 2変数関数の極値問題
6.4 主要な定理のまとめ
6.5 演習問題
Appendix A 演習問題の解答
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| ページ数 | 内容 | 書籍修正刷 | 電子書籍訂正 | 発生刷 | 登録日 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 031 「数列の極限の一意性」1行目 |
|
未 | 未 | 1刷 | 2022.04.18 |
youchan さん
2018-05-02
解析学の基礎を学ぶには良い本だと思います。amazonのレビューにあるように機械学習に必要な数学を学ぶという意味ではどうか分りません。 証明が多いのでちゃんと読むと大変です。私は適宜読み飛ばしました。また読み返してもよいなと思いました。
Satie11762713 さん
2019-11-13
数学だけ?なら数学の本でいい
DualBlueMoon さん
2019-07-02
要再読