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2021-09-01から1ヶ月間の記事一覧

AIに必要な数学の勉強メモ⑤

確率とは ある現象がおきることが期待される度合いのこと は事象が起きる確率、aは事象が起きる場合の数、nはすべての場合の数となる。 確率への収束 事象の発生数 / 試行数が確率に収束する の確率の収束のサンプル x= [] y=[] total = 0 # 試行数 num_fron…

AIに必要な数学の勉強メモ④

連鎖律 複数の関数が合成された合成関数を微分するとき、その導関数がそれぞれの導関数の積で与えられるという関係式のこと。(Wikipediaから引用) 導関数 f`(x) ex) f(x) = x2の導入関数f`(x)を求める (x+h)2 -x2 2xh + h2 = 2x + h Answer:2x 合成関数 ex)…

AIに必要な数学の勉強メモ③

線形変換 線形変換により、ベクトルを変換します。 ベクトルからベクトルへの変換を線形変換という 基底とは 座標系を作りだす一次独立なベクトルの集まり ベクトル空間 基底によって構成される座標系 標準基底 直交座標系の各軸方向に向かう単位ベクトルか…

AIに必要な数学の勉強メモ②

本日覚えたこと 線形代数周りの処理で覚えた内容を記述 npと記載されている箇所はnumpyの関数を利用しているところです。 import numpy as np スカラー a = 1.5 ベクトル b = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) 行列 c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 3階のテ…

AIに必要な数学の勉強メモ①

べき乗 (2x) def squared (x): return 2**x 平方根 def square_root(x): return np.sqrt(x) + 1 N次の多項式 def polynomial(x): return 3*x**3 - 2*x**2 + x + 1 三角関数 np.sin(x) # sin(Θ) np.cos(x) # cos(Θ) np.tan(x) # tan(Θ) ※パラメータは角度が入…

はてなブログのTex記法

添字と累乗 [tex: a_1, a_{ij}, b^{2}, b^{ij}, c_1^{2}] 多項式 [tex: y=x^{3}+2x^{2}+x+3] 平方根 [tex: y=\sqrt x] 三角関数 [tex: y=\sin x, \cos x] 分数 [tex:y=\frac{17}{24}] 総和 displaystyleを利用しない場合 [tex:y=\sum_{k=1}^{n} a_k] display…