概要 確率、確率分布、条件付き確率、ベイズの定理などの知識は機械学習、深層学習で必要となる。 この章では以下の項目を学んだ ・事象、確率変数、確率分布 ・同時分布、同時確率 ・条件付き確率 ・ベイズの定理 ・様々な確率分布 ・期待値、分散、共分散…

概要 線形代数に含まれるスカラー、ベクトル、行列などの知識は機械学習や深層学習にとって必要である。 この章では以下の項目を学んだ。 ・スカラー、ベクトル、行列 ・単位行列、逆行列、行列式 ・固有値、固有ベクトル ・固有値分解 ・特異値分解 スカラ…