読者になるデジタル・デザイン・ラボラトリーな日々アラフィフプログラマーが数学と物理と英語を基礎からやり直す。機械学習を学ぶようになり数学や統計の本やサイトに出てくる数式をみると2乗をよく見かけます。同じ数を2回掛けるってだけなのになんでなんだろう。ネットで調べると下記のピッタシの本がありました。前回、「ベイズの定理」について説明しました。Bayes)を実装してみます。前回、ベイズ主義のところで「ベイズの定理」について軽くふれました。今回、「ベイズの定理」についてもう少し詳しく説明していきます。前回、確率の基礎を説明しました。今回は、機械学習や統計で使っている確率を説明します。最初に,機械学習にとって確率はどういう役割なのかを確認しておきましょう。確率は最も実生活で役立つ分野といっても過言ではない。未来に起こりうる事象の割合である確率を勉強することは、予知能力を手に入れることにも等しい。確率分野は「何とかして賭けに勝ちたい」という強い思いから始まった分野である。これまで順列と組合せを学んできたので、応用として競馬の組合せを計算してみたいと思います。18頭出る場合で想定してみます。1着になる馬を当てる馬券です。前回、順列を説明しました。今回は組合せとなります。順列と組合せの違いですが、順列の場合は「順番をつける」、組合せの場合は「順番をつけない」となります。組合せには下記の公式があります。前回、順列に入る前に「場合の数」として「積の法則」と「和の法則」を説明しました。ここで重要なのは「積の法則」で、事象の数がいくつあっても、それが同時に起こる場合は積の法則で場合の数を求めます。前回、重複順列をやりましたので今回は順列と行きたいところですが、順列に入る前に「場合の数」として「積の法則」と「和の法則」について説明します。ある事柄の起こりうる場合の総数のことです。高校生の時に順列と組合せを学びました。公式と計算方法は覚えているのですが、きちんと理解していないので実践で組合せを考えても答えがすぐに導き出すことが出来ないんですね。高校2年生頃に数列としてΣ(シグマ)という数式を習います。1からnまでの数列の総和を求めなさいといった場合、下記のよう数式になります。このくらいは簡単に理解できますね。2D文字係数を使った2元連立1次方程式の解き方の理解が乏しかったので、解法を学んでいく。2元連立1次方程式なので、未知数が2つある連立1次方程式です。2D画像の変形処理を行う上で逆行列を行う処理があり、理解がとぼしいためか頭が混乱してきます。以前、テクスチャの仕組みを理解しようとした際にも、逆行列が出てきました。逆行列とはなんなのかをイチから理解していこうと思います。はてなブログProアラフィフプログラマーが数学と物理と英語を基礎からやり直す。ブログを報告する引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。