個人で執筆している大学数学入門資料の配布　その２

はじめに

こちらの記事は以下のサイトには記載していない「機械学習のための数学入門」の資料を購入したいという方向けの記事となります。

また、上記の記事では、過去に執筆した「線形代数学入門」と「微分積分学入門」をダウンロードすることができますのでご検討してくださればと思います。

背景

現在、私はデータサイエンティスト見習いとしてモデル構築や推論といったものを含めてデータ分析・データ抽出・データ加工の業務をメインでおこなっておりますが、その中で現れる数学の理解が不十分だと施策に対する打ち手への説得力がかけたりすることもあるなと感じております。

また、モデル構築や特徴量エンジニアリング、分析後の統計的仮説検定を行うとき、それなりに高度な数学の知識を有している方が良いということは言うまでもありません。

そして、おそらく読者の方は、どこか数学の必要性を感じているが数式は苦手で理論的なことを理解するのにも時間がかかり難しいし、勉強することが億劫になっているという方々もいるのではないかと思っております。

こちらの記事・資料ではそのような方々含め、少しでも気軽に数学が学べたら嬉しいなと思い執筆した資料となります（学問の習得にはそれなりに時間と労力がかかるものだとは思います）。

そして最終的には、この資料を読んでくださった方々がもっとちゃんとした本で数学を勉強してみようと意欲的になってくれたら嬉しいという思いを持っております。

前段が長くなりましたが、機械学習のための数学入門の資料をpdfでまとめましたのでぜひご活用ください。

ご興味を持たれた方は線形代数学入門と微分積分学入門の資料も含め、ご購入を検討してくださると幸いです！
コメントなどもXのDMでいただけると資料作成の励みになり精が出ます。

https://twitter.com/nnql_nnql2pnt

機械学習のための数学入門資料のダウンロード

注意⚠️（2024/2/8現在）

現状は途中までしか執筆できておりません。そこも含め購入するかご検討ください。なお、私のX(旧Twitter)をフォローしていただきますと校正前の資料を1ページずつですが無料で閲覧することが可能です。

将来的には以下の目次のような内容を執筆予定です（もちろん変わる可能性があります）。
そのうちの「高校数学の復習」まで執筆・校正が完了しており、現在はそちらの資料の配布となりますのでご注意ください。

機械学習のための数学入門
作成予定の内容一覧

資料のサンプル画像

画像で資料の一部をお見せします。

機械学習のための数学入門
データの可視化・相関係数

完全版は以下からダウンロード可能です。

※改めての注意となりますが、現在「機械学習のための数学入門」の資料は途中までのものとなります。それを踏まえてご購入するかご検討ください。