「これなら分かる最適化数学」 読んでます

知人からオススメされて読み始めました。彼はまだ大学生なのに機械学習理論などを深く理解している、すごいやつです(密かに師匠と呼んでいます)。

そんな師匠のオススメ書籍なので、すぐにポチりました。

本の目次

1章 数学的準備

2章 関数の極値

3章 関数の最適化

4章 最小二乗法

5章 統計的最適化

6章 線形計画法

7章 非線形計画法

8章 動的計画法

どこまで読んだか

6章の途中まで読んでます。あと1週間くらいで読めるかな

仕事終わりとかにぼちぼち読み進めて1月弱くらいかかってると思う。

今までの感想

この本はとにかく読者に親切。数学の本にありがちな、「~このようにして2次元の場合に成り立つ。これは一般の場合にも同様に成り立つ」や「n次元の場合について考えるが、これは2次元、3次元の場合にも同様に成り立つ」のような説明は極力少なくしてあります。理論を説明する際は、初めは2次元、その後に3次元、そしてn次元へと、省略せずに発展させているので、置いていかれることは少なかったように思います。

扱ってる内容は、初めは曲線の法線がどうこう、というところから始まり関数の極値、最適化、最小二乗法、線形計画法、非線形計画法、動的計画法へと続いています。

内容の難しさとしては、偏微分や重積分、行列の固有値のあたりまで知っているならついていけるんじゃないかな、と思います。最近流行の機械学習を勉強しよう!と思って「はじパタ」を読んで、SVMの章で急に「ラグランジュの未定乗数」が出てきてパニックになった方などには、超オススメです!(実体験)

関連書籍

1.「これなら分かる応用数学教室」 金谷健一

同じシリーズの前作です。最適化数学よりも、信号処理に寄った内容だと思います。こちらも同じコンセプトで書かれた本で、いずれ読むつもり

2.「やさしく学べる微分積分」 石村園子

高校が理系でなかった人でも、今回紹介した本の入り口に必要な微積が身に付けられます。演習が豊富で、途中計算も省略せずに記載してあるのがありがたいです。いろいろな微積の入門書を使ってきましたけど、私はこの本が一番分かりやすいと思いました。

3.「やさしく学べる線形代数」 石村園子

上の本の同じシリーズの線形代数版。このシリーズは、非理系からの入門にはどれもオススメ。行列の固有値計算や対角化まで扱っていて、微積版と同様に親切。

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