1行目ですが、関数fをxで微分した値と、関数fをuで微分したものに、uをxで微分したものをかけた値は同じになることを表しています。これをuで微分すると、です。uをxで微分してみるととなります。これらを使うと、となって、展開しなくても、関数fxの導関数を求めることができました。してひとかたまりで考えると、となります。1行目の公式は、微分が鎖のようにつながっていることから、連鎖律とも呼ばれニューラルネットなどの機械学習では、大変重要な公式です。おさえておきましょう。ちなみに偏微分の方も、この公式を使えば、となって簡単に導関数を求めることができます。次回紹介しますが、微分の性質として、微分してから足しても、足してから微分しても、同じになるという性質を使って、それぞれのかたまりごとで微分しました。まとめ第二回なる今回は、基本的な関数の考え方か、微分・偏微分までを扱いました。これらは、統計、機械学習で頻出なので、是非ともマスターしておきましょう。次回は微分と偏微分の、統計、機械学習での使われ方について紹介します!www.medi-08-data-06.work※本記事は筆者が個人的に学んだことをまとめた記事なります。所属する組織の意見・見解とは無関係です。数学の記法や詳細な理論、用語等で誤りがあった際はご指摘頂けると幸いです。参考データサイエンスで必要となる数学がほとんど網羅されています。方には、少し難易度が高いですが、数式の導出など丁寧にまとめてあり、脱初心者を目指す方にはとてもおすすめです。単行本データサイエンスを学び始めて右も左も分からなかったときこの本に出会い、”統計、機械学習を学ぶための数学を学ぶ本”というコンセプトがぴったりで感動した。今、読み直してみるとさらに理解が深まり、データサイエンス数学入門書としては間違いなくおすすめです。前回はベイズ推定を使って単回帰分析を行いました。学んだこと、日々の所感をまとめていきます。※本ブログは筆者が個人的に学んだこと感じたことをまとめたブログになります。所属する組織の意見・見解とは無関係です。medi_data0826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。