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#author("2019-01-17T03:56:55+00:00","","")
#author("2019-01-17T04:10:25+00:00","","")
* 機械学習の為の数学の基礎 [#g470303d]
#setlinebreak(on);
#contents
-- 関連
--- [[PyTorch入門]]
--- [[TensorFlow入門]]
#TODO
** 線形代数 [#k5522922]
*** ベクトル [#ud78c4aa]
** 微分 [#m6b109c1]
*** 常備分 [#me111516]
*** 偏微分 [#l5ac6af5]
** 行列 [#ue573e0e]
** 指数関数 [#la503d9d]
** 対数関数 [#ec6e02ec]
** シグモイド関数 [#qf4dcfb5]
** 確率・統計 [#ac52a877]
*** 確率変数・確率分布 [#pc75af50]
*** 結合確率・条件付き確率 [#e2471822]
*** 期待値 [#c84a1cce]
*** 平均・分散・共分散 [#n261c0c8]
*** 相関係数 [#t9bc8825]
*** 最後 [#r96d20a1]
** その他 [#cbcd59c4]
*** ニューラルネットワーク [#ae0076cc]
*** 線形回帰モデル [#m11eb1c4]
*** 最小2乗法 [#n2d4d535]
※パラメータ導出
*** 正則化 [#c8f48358]
※過学習の回避
*** 順伝播 [#r3902506]
*** 損失関数 [#fcb884f7]
*** 最尤推定法 [#v28556e3]
*** 勾配降下法 [#q949f8d9]
***誤差逆伝播法 [#s64adb92]