機械学習の為の数学の基礎 †
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線形代数 †
ベクトル †
微分 †
常備分 †
偏微分 †
行列 †
指数関数と対数関数 †
シグモイド関数 †
ReLU関数 †
確率・統計 †
確率変数・確率分布 †
結合確率・条件付き確率 †
期待値 †
平均・分散・共分散 †
相関係数 †
最後 †
その他 †
ニューラルネットワーク †
線形回帰モデル †
最小２乗法 †
※パラメータ導出
正則化 †
※過学習の回避
ドロップアウト法 †
※過学習の回避
順伝播 †
損失関数 †
最尤推定法 †
勾配降下法 †
誤差逆伝播法 †
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