「妥協しないデータ分析のための 微積分+線形代数入門」読了
毎回楽しみにしているソシムシリーズの新刊。予約して届くのを心待ちにしていた。
微積分と線形代数って大学で単位を取るために丸暗記で乗り切ったけど、全然理解してない分野。
統計検定準一級の勉強をしないといけないんだけど、それは置いといて読み始めた。この本はめちゃくちゃ丁寧でわかりやすいぞ！
よく機械学習の本で「ここでLagrangeの未定乗数法を使うと」って皆がLagrangeを知ってる前提で書かれてることが多いけど、この本は10ページ費やしてLagrangeの説明をしてくれるので初めて理解できた気がする。
逆行列と対角化もめちゃくちゃ丁寧に説明されててよくわかった。
大学生の時に出会っていれば線形代数の単位はCではなく、Aだったかもしれない。
そして感動したのは第19章の多変量正規分布の説明。
統計検定準一級の過去問に出てきて不親切な解説で理解できていなかった部分が全部載ってた。めちゃくちゃ詳しく正規分布の和の公式の証明が説明されてた。
統計検定の勉強をサボってるような罪悪感があったが、これを読んだことで自信がついた。急がば回れを体験したな。
Youtubeでも勉強してます。
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