技術者のための基礎解析学 機械学習に必要な数学を本気で学ぶ

中井悦司

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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。

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• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: 学術・語学 / 理工
• 出版社: 翔泳社
• ページ数: 304ページ
• 電子版発売日: 2018年01月26日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 78MB

[ブクログ · ★★★☆☆]

「ITエンジニアのための機械学習理論入門」の著者
機械学習というキーワードにつられ購入したが、想像していた内容とは異なるものでした。
あんまり機械学習関係ないんじゃないかなぁ・・・

「機械学習というキーワードがあると売れるんだろうな」と、うがった見方をしてしまいます。
理系大学生向けの数学の本なので少し難しめです。