数学タグで同率5位（34冊中）。Zenn・Qiitaなどの2記事で紹介（時点）。
- 紹介記事
- 2件
- 媒体別
- Zenn 1・Qiita 1
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この本を選ぶ前に
- 出版年
- （約21年前）
- タグ内の順位
- 数学タグで同率5位（34冊中・紹介記事数の順）
紹介している記事（2件）
記事ごとの説明は、記事本文のうちこの本に触れた部分をAIが要約したもので、筆者の原文ではありません。
- エンジニアに読んで欲しい技術書90選 Qiita · S4nTo · · いいね 1,890
AIを本腰を入れて学ぶ準備として数学の勉強が必要だと述べ、エンジニア向けの記事では数学書をあまり紹介してこなかったと説明している。そのうえで、AI、ひいては機械学習の理論を理解する際に数学が必要になるとし、本書を通じて機械学習で扱われる数学の基礎を押さえるよう読者に案内している。
- コンピュータビジョンの学習におすすめの書籍 Zenn · parmaski · · いいね 9
ROSやOpenCV上のアルゴリズムを理解するには数式を扱う大学学部レベルの数学が必要だとし、社会人になって学び直す際に有用だった数学書の一つとして挙げている。本書は前に紹介した線形代数や3D数学の本より大学教科書らしくやや難解と評価する一方、最適値探索を実装時にCeres Solverなどへ任せる場合でも、その動作原理をつかむために一度読んでおきたいとしている。
この本について
最適化問題を数学的な基礎から解法まで学び、各手法がどのように最適値を求めるかを理解するための入門書である。曲線・曲面や二次形式を準備として、関数の極値、勾配法・ニュートン法・共役勾配法による最適化、最小二乗法へと進む。続いて最尤推定やデータ分類を含む統計的最適化、シンプレックス法や双対原理を含む線形・非線形計画法、多段階決定問題に対する動的計画法を扱う。例題を使って手法の考え方を説明し、直観的な説明には必要に応じて数学的に厳密な補足を加える。最適化ソルバーを利用する場合も、その計算原理を理解するための数学的背景を学べる。
楽天ブックスの商品説明と紹介記事をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。