【大学数学の壁】イプシロン・デルタ論法をわかりやすく解説
大学数学の壁「イプシロン・デルタ論法」を、図解を用いてわかりやすく解説します。極限と連続性の厳密な定義、イプシロンとデルタの役割、そして一様連続性や確率収束への応用まで、データサイエンス学習に必須の基礎数学を徹底的に理解できます。
数学
【図解あり】ヤコビアンをわかりやすく解説【統計検定】
はじめに こんにちは、青の統計学です。 今回は、ヤコビアンをテーマに解説をします。これは、多変数関数の振る舞いを理解するためのツールであり、特に変数の変換や最適化問題においてその真価を発揮します。…
コサイン類似度とは？高校数学で理解する
1. コサイン類似度とは？ ベクトル同士の“方向の近さ”を測る指標 コサイン類似度（Cosine Similarity）とは、主に 2つのベクトルがどのくらい同じ方向を向いているか を測定するための指標です。計算結果の値は -1から1…
【線形代数】固有値や固有ベクトルは機械学習にどう使われているのか|主成分分析
こんにちは、青の統計学です。 今回は、前回大好評だった「線形代数がデータサイエンスにどう使われているのかシリーズ」の第二弾です。…
ベルマン方程式をわかりやすく解説｜動的計画法
こんにちは、青の統計学です。 今回は、ベルマン方程式についてわかりやすく解説します。 管理人 経済学部出身だったのでマクロ経済における動的計画法の文脈で学びました。情報数理であれば、強化学習のアルゴリズムで学びますかね。…
【高校数学でわかる】分散と標準偏差をわかりやすく解説|散らばりの指標
分散(variance)と標準偏差(standard deviation) こんにちは、青の統計学です。 今回は、統計の基本である分散と標準偏差について解説していきます。 高校数学でも扱われる内容なので、高度な数学は必要ございません。…
【python】行列式や逆行列は機械学習でどう使われるのか|線形代数の活用方法
大学数学で習う線形代数は、統計学や機械学習ではどのように活用されているのでしょうか？ なんとなく説明変数をたくさん書かなくても行ベクトル一つ書いておけば良いから楽、程度に考えているかもしれませんが、実はもっと役に立っております。…
