金谷健一 【これなら分かる最適化数学】読んだ感想
色々調べたところ機械学習の分野の数学を勉強するにはこの本が良いとのことで読んでみました、著金谷健一 の【これなら分かる最適化数学】。1章は微積と線形に関する基礎的な部分の説明→固有値からの楕円の回転に繋がる話。また偏微分やらgradは当たりのように出てきます。2章は微積のラグランジェ乗数やらヘッセ行列が出てきます。院試対策でラグランジェ乗数あたりも勉強したはずが、もう忘れかけててうわってなりました。ヘッセ行列なんか知らんがな。3章以降からは本格的に最適化(ニュートン法、最小二乗法etc..)の話が始まってきます。5章以降からは結構難しかったです。
結論から言ってこの本を完璧に理解するのは理系の学生でも結構難しいと思います(自分も理解できないところはたくさんありました)。
ベクトル解析: grad
ここらへんはふつーに出てくるので最低限、これらのフレーズは聞いたことある人じゃないときついと思います。特に5章の統計的最適化は完全に置いていかれました。 確率統計、ベイズ統計あたりをしっかりやらないと理解できないっぽい。ただし、全体的に例題が多く、また理解が難しいところもたくさん注釈がついていて理解がはかどった。ベイズ統計学を勉強して又読み直したい。
理系の学生で機械学習の分野の数学を勉強するにはすごくおすすめの本らしいですが、線形代数、微積また5章に関しては統計学に関する知識が薄いと、かなりきついと思います。 1周するのにそこそこ時間がかかった。
