機械学習に必要な数学 その1 微分
どうも、数学アレルギーのグチナカです。
いきなりのカミングアウトすみません。
さて、今回は
機械学習に必要な数学
について少しだけ書いて行きたいとおもいます。
必要な数学は以下の3つです。
・微分
・線型代数
・確率統計
今回は、微分のみを書いていきます。
1．微分
微分で何を？
（高校の時にやった覚えがあるかも……。）
※微分は接線の傾きを求められます。
こう言うのやりましたよね。中学の時に勉強した、y=ax+b みたいなのに近いです。
微分は、線の傾きが分かる……傾きが分かったところでなんやねん！心の声が漏れてしまいました。
微分はどのような事に使えるのか？
※微分は傾き0を使用することで、誤差が最も小さい点を求められる。
（何じゃコレ。。）
微分のイメージ↓↓
2．偏微分
偏微分ってなんやねん！
※歩行速度を予測する場合、筋力だけじゃなくて、脚の長さや、敏捷性などもありますよね。（余計にややこしくなったら、すみません）
偏微分のイメージです。
イメージ出来るように書いてみました。
次回は、単回帰分析にについて書いていきます。
