前回、「理由不十分の原則」と「ベイズ更新」を紹介しましたが、今回は迷惑メールを判定するための仕組みのひとつである「ナイーブベイズフィルタ」について紹介します。 　とても簡単に迷惑メールが判定できる有名な仕組みなので、ぜ … 続きを読む 

　前回、「ベイズの定理」を紹介しましたが、今回はベイズの定理を実際に応用するときに役立つ「理由不十分の原則」と「ベイズ更新」について紹介します。 　機械学習や情報のフィルタリング、経営判断のための意思決定などに役立つので … 続きを読む 

　この前のエントリで等差数列・等比数列の一般項とその和の求め方について紹介しましたが、今回は\(1\)から\(n^2\)までの和（二乗和）の求め方を『数学ガールの秘密ノート／積分を見つめて』を参考に紹介します。 　ディー … 続きを読む 

　前回、確率の「4つの基本」を紹介しましたが、今回はそのなかの「乗法定理」を活用した「ベイズの定理」について紹介します。 　機械学習や情報のフィルタリング、経営判断のための意思決定などに使われる定理なので、ぜひ覚えておき … 続きを読む 

　この前のエントリで合成関数の微分について紹介しましたが、今回は積と商の微分について紹介します。 　積と商の微分は、たとえば、「\(p(x)=f(x) \times g(x)\)」や「\(r(x)=f(x) \div g … 続きを読む 

　この前のエントリで微分の公式について紹介しましたが、今回は合成関数の微分について紹介します。 　合成関数の微分は、たとえば、\(h(x)=(x^2+3)^6\)などのように、2つ以上の関数の合成で成り立っている関数を微 … 続きを読む 

　この前のエントリで導関数の公式を求めるために必要な二項定理を紹介しましたが、今回は導関数、つまり微分の紹介です。 　微分は「瞬間の変化率」を求めるときに役立ちます。たとえば、ある時刻における新幹線の瞬間速度や、ある動画 … 続きを読む 

　ディープラーニングなどの機械学習を理解するには、微分の概念を理解しておく必要があります。そして、微分を理解するには二項定理を理解しておく必要があるんですよね。 　そこで今回は、『数学ガールの秘密ノート／場合の数』を参考 … 続きを読む 

　ディープラーニングなどの機械学習では、たくさんのデータを処理する必要があるため、数の並びをシンプルに表せる数列は頻出のテーマになります。 　そこで今回は、『数学ガールの秘密ノート／数列の広場』を参考に、等差数列と等比数 … 続きを読む 

　ディープラーニングなどの機械学習では「シグモイド関数」という活性化関数が使われることがあります。 　とはいえ、数式の意味もわからずに何となく使うのは気持ち悪いですよね。 　そこで今回は、シグモイド関数とはどのような関数 … 続きを読む