機械学習のための高校数学

最近、機械学習の入門セミナーにて高校数学を教えました。

関数、微分、数列、漸化式、行列など機械学習を理解するうえで欠かせない知識です。

ただ、この知識だけ教えても、「これは機械学習とどのように関係しているの?」という疑問をもたれてしまいます。

微分は誤差関数を最小にするパラメータを見つけ出すために必要ですし、数列・漸化式は勾配降下法の更新式で使います。

この疑問を解消ために、セミナーでは簡単な単回帰の問題を解いてもらいました。

モデルの定義⇒誤差関数の定義⇒最適なパラメータを求める

という流れを理解してもらって、数学と機械学習との関係も理解してもらうことを意図したのですが、

反応は良かったのでほっとしました。

ただ、これだけの数学的知識ではまだまだ不十分だなとも感じました。確率・統計には全く触れなかったのですが、この知識がないとベイズの識別規則や主成分分析などが理解できないでしょう。

分かりやすく書かれた数学の参考書は結構あると思うので、書店に足を運んでみて自分に合ったレベルの参考書で学んでもらえればいいなと思います。

ちなみに、統計学では「完全独習 統計学入門」という本が初学者向けの良書だと私は思っています。

 

ikunobu
機械学習

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