写像2回目になります。 今回も写像っぽい，黒猫２匹組の画像を使わせていただきました。 写像っぽくないですかね～？ 内容は，写真とPDFで載せています。 今回の内容今回の内容は，主に４つの構成になっています。 像と逆像 単射，全射，全単射 合成写像 逆写像 今回も抽象的なので，写像＝関数くらいに思っていると，すんなり頭の中に入ってくるかもしれませんね～。 今回は例で区間（$${0 < x < 1}$$ 的なヤツ）を使っているのですが，区間についての説明を書くのを忘
集合がひと段落し，今回からは写像について学んでいきたいと思います。 今回は個人的に写像にしっくりくる猫２匹の画像を使わせていただきました。 写像について写像に初めて触れるのは，線形代数からだと思います。 写像が出るまでの線形代数ではバリバリ計算問題してて，まだ理解しやすかったのに，いきなり抽象的な概念の話になったらついていけないですよねー。 写像は抽象的すぎて，初めて目にしたときは「なんじゃこりゃ～」，「意味わからんわ！」状態になると思います（自分はそうでしたね～）。 写
画像は猫ですが数学の話です！ 猫が集合してたので使わせてもらいました。 ついでに猫は動物の中で一番好きです。 「集合と位相」とは数学の基礎的な概念です。集合と位相と書いてありますが，他にも写像や濃度，空間なども集合と位相の大枠に入ります。 集合と位相をそれぞれ簡単に説明すると 集合：もの集まり 位相：極限操作を行うために必要となる概念 となっています。位相の極限操作って，微分積分でめっちゃ使いそうですよね～。 簡単に言えば，集合と位相は数学の共通語？的なものだと思って
最適化について自分が勉強した内容を書いていきたいと思います。 手書きの図とかが入っています。変な言い回しをしているかもしれません。 温かい目で見てあげてください。 数理最適化数理最適化とは 与えられた制約条件内で目的関数の値を最小(or 最大)にする解を求めること 例えば，お酒だけで１日の栄養を補う必要があるときがあったとします。そのときのお酒の購入料金を最小化したいです（これを最適化問題の内の１つ，最小化問題といいます）。 最初に，下のような情報を使って定式化して，最
jupyterLabに目次機能を付けるjupyterLabの拡張機能です。 Windowsを使用しています。 jupyterLabでマークダウンをして書き込むと「#」に合わせて数字の目次を付けてくれます。 用途 ・notebookでの発表 ・GitHubに載せる ・自分でコードを見直すとき 目次を付けて整理しておくだけでもかなり見やすくなります。GitHubに載せるときも自分の管理能力のアピールにもなりますし。IT転職で使えるかも、、 手順 管理者権限でコマンドプロ
背景：めっちゃ失敗したAnacondaのjupyterLabで，何か有名なVariable inspectorをインストールしようとしたが沢山失敗しました。PCは，Windowsです。 沢山失敗したので記録として。同じ人の助けになればと思います。 ・AnacondaのjupyterLabの拡張機能からインストール ・jupyterLabのnotebookからインストール ←これはそもそもムリ ・Windowsのコマンドプロンプトからインストール ・その他諸々 対策手順（本
用語その2です。 機械学習で使う用語を並べています。 並び方はバラバラで規則性はとくに無いです。 あっても気分ですね〜。 ※ 別）は別名や同じ様な意味をもつ言葉です。 オブジェクト： データの加工や予測をしてくれる便利なやつの塊 パイプライン： 他の色んなオブジェクトを結合して、一回で全部使えるようにする バイアスが高い： 学習不足 バリアンスが高い： 過学習 モデル選択： ハイパーパラメータの最適な値を選択する分類問題 プラクティス： 方法 ベストプラクティ
勉強用です！ 機械学習で使う用語を並べています。 並び方はバラバラで規則性はとくに無いです。 あっても気分ですね〜。 ※ 別）は別名や同じ様な意味をもつ言葉です。 クラスラベル： 分類される（予測される）データのラベル クラス分類： 事前に指定したデータに分けること クラスタリング： データを指定無しの塊別に、グループ分けすること。 分類： 目的変数がカテゴリー別に質的変数を予測すること 回帰： 連続値である量的変数を予測すること 2値分類： データを2つのグル
機械学習 人工知能の一種 1階層下に分類するもの 人工知能（AI）は、それこそジャービスとかの事 学習データと数学の知識を使用して、関数：f(x) を作り出す。 その後、判別したいデータ（テストデータ）を関数に入れて答えを出す 昔は学者とか頭いい人たちしか作れなかったみたい。数学って難しいのに、更に自分で関数作るとかスゴいよねー 最近は無料の関数マシーンがあって、そこにデータを入れるだけでも出来たりするから、ラッキーだよね 教師あり学習 学習データを用意して、関数
