Linear algebra and calculus for machine learning

by Yū Takaoka

【本書「はじめに」より】本書は,機械学習の理論を学ぶにあたって用いられる線型代数および解析学(≃微分積分)の最小限の知識をまとめたものである.これから機械学習に入門する人,あるいは大学初年度レベルの実用的な線形代数・解析学の予習・復習をしたい人を対象として書いた.筆者が本書を執筆する上で重きを置いた点は,• わかり易さ:論理や数式の「飛び」をなるべく小さくし,豊富な例やカラフルな図を用いて説明を吸収しやすくした• 動機の明確さ:「何故このような概念を定義するのか?」が分かるよう,重要概念の導入部をストーリー仕立てにして受け入れやすくした• 厳密さ:証明にごまかしがないように努めた(紙面の都合上やむを得ず簡略化したところではそう断るようにした)• 使いやすさ:式や定理など,参照して用いるような箇所は全てハイパーリンク(クリックやタップでリンク先へ飛べる)にした確かに本書は,図以外の部分は高校の参考書のようにカラフルではないし,口調も少し堅苦しく,敷居が高く見えるかもしれない.しかし,それはあくまで外見だけの話である.本書を読み進めて頂ければ,きっと読者は本書に親しみを覚え,読むのが楽しくなってくるに違いない.

Kindle Edition

Published August 15, 2020