人工知能ディープラーニング機械学習の数学 ★2

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/05(火) 09:36:28.29

※前スレ
人工知能ディープラーニング機械学習のための数学
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1482808144/

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/05(火) 09:43:46.53

需要ありそうなので、★２を立ててみました。
タイトル長の制限のため、★2が入れられなかったので、
「ための」を削除しました。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/05(火) 12:14:36.09

量子情報幾何学

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/05(火) 23:34:37.84

だからさ、ディープラーニングって難しい！
なんでポピュラーになってるの？
おまいら少しは分かって使ってる？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/06(水) 02:22:21.37

微積、線形代数、統計、フーリエ解析、微分方程式と勉強したけど
あとは集合と位相をやればOK?

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/06(水) 02:29:37.52

多分オーケーじゃない
それは普通に大学授業でやる程度だろう
そしたら大学生は全員専門家レベルになってるだろう

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/06(水) 14:06:42.38

数学知識なんて文系で十分

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/07(木) 04:56:43.65

>>5
お前、全く勉強してない

勉強してたらそういう書き方にならないんだ

その理由さえわからんだろFラン私文だからw

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/07(木) 05:42:41.73

マセマの馬場先生や石村夫妻が「ディープラーニングの数学」や「ディープラーニングのためのやさしい数学入門」とか書かないかな。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/07(木) 11:02:06.69

>>8
私大文系は数学は勉強しないんだよ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/07(木) 12:12:53.51

>>10
NTTデータの社員は6割が私文だ

だから馬鹿ばかりなのか(笑)

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/07(木) 13:19:17.89

>>10
早稲田政経は数学必須になるらしい。慶応の経・商の社会選択は数学選択に比べ1／4ほど。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/07(木) 14:22:48.85

機械学習スタートアップシリーズの近刊のこれいつ出るか知ってる人いる？
機械学習のための数学入門　吉崎亮介・著

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/08(金) 11:45:48.17

>>13
宣伝乙！

吉崎亮介って高専卒だからな。
どうせ高校数学の入門書を書き直しただけだろ。
読む意味はない！

他の大学受験用の数学参考書のほうがよほどいい。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/08(金) 11:47:11.06

>>13
内容が本当によければ売れるが、
悪ければいくら書いても反感買うだけ。

そんな基本的なこともわからん馬鹿なのか？
高専卒の詐欺師は一味違うね！

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/08(金) 14:53:07.24

>>14 >>15
今の大学の受験参考書に線型代数のっとらんが。
高校の履修範囲から線型代数は消えた。
高専は3年までに大学初等の線型代数を履修する。
微積も同じく。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/08(金) 19:31:52.32

>>16
そんなことは分かってるよ馬鹿
少しは考えろクズ

ホント吉崎というのは
相当な馬鹿だな

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/08(金) 21:12:33.19

>>17
本当はわかってないんだろう。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/08(金) 21:38:04.74

今時、固有値とか掃き出し法とか使う人はほとんど
いないのでは? いたとしても誤差が怖いからか
ライブラリを呼ぶだけだし。他の線形代数の出番は?

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/12(火) 15:33:19.64

>>18
まじで吉崎はレベル低いな
あまりに馬鹿すぎて、
己を天才とか思い込んでそう(笑)

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/13(水) 20:55:41.78

SVMのRBFカーネルを使用して、
訓練データでy=200,180,160,140,120,100を学習して、テストデータの結果が140と出ます。
この時に訓練データの140を150とかにした時、
テストデータの結果が150では無く、180とか120になるのは正しい挙動ですか？