数学苦手だけど機械学習やる・ベクトル/行列

CourseraのMachine Learning講座、ようやくWeek 1を終了。途中5問中4問正解しないと先に進めないテストが2つ出て来たけどなんとかクリア。今日はVector(ベクトル)、Matrix(行列)、Transpose(転置)。基本的なところなので、Regression(回帰)の計算に比べると楽だった。

 Courseraを理解するには「やさしく学ぶ機械学習を理解するための数学のきほん」をやってからのほうがいいというので買ったんだけど、今の所この本のほうが難しい。たとえば、生徒役の子がベクトルの内積の式をみて「そうそう、内積ってそんな感じだった。」ってセリフが出てくるぐらいなので、対象としてる読者もこれぐらいだと思う。この辺の基本的な知識がないけどCourseraの講座は結構わかりやすいので、あとはググったりでなんたかなってる。

Week 2は Octave を使ってプログラミングもはじまるようなので楽しみ!


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うれしい
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機械学習

微分ってなに?ってところから機械学習の勉強を始めました。
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