機械学習基礎理論独習

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これなら分かる最適化数学-基礎原理から計算手法まで

必携の1冊

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機械学習を学ぶ上で最適化数学は必須の項目です。
最適化数学の本として、超おすすめなのがこの本です。
数学的記法も易しいものを用いているので、数学が苦手な人も読めると思います。

数式の変形がとても丁寧なので、独学には最適です。

章ごとに説明していきます。

第1章 数学的準備
2次形式や固有値などの説明があります。

第2章 関数の極値
勾配や等高線などの説明があります。

第3章 関数の最適化
直線探索法、ニュートン法共役勾配法についての説明があります。

第4章 最小二乗法
最小二乗法と連理方程式の解法について説明があります。

第5章 統計的最適化
最尤推定EMアルゴリズムについて説明があります。

第6章 線形計画法
シンプレックス法線形計画法における双対問題の説明があります。

第7章 非線形計画法
SVMを意識した凸計画法についての説明があります。

第8章 動的計画法
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