[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング29 (1002ﾚｽ)
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602: (ﾜｯﾁｮｲ f397-M/f3 [182.171.246.142]) 2020/11/20(金)21:52 ID:Y24NtUEO0(1) AA×
>>598


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602: (ﾜｯﾁｮｲ f397-M/f3 [182.171.246.142]) [] 2020/11/20(金) 21:52:01.90 ID:Y24NtUEO0 >>598 微積分からの方が良いと思う、y=f(x)のおなじみの2次元に書ける曲線のグラフの話だし なじみやすいと思う 線形代数も別にそんなに難しいことは言っていないのだが、ベクトルとか行列の計算に慣れるまでは、 直感的にはよくわからない状態が続くから学習のモチベーションが保ちにくいと思う 大学的な数学の観点からいえば(つまり様々な証明の理解の観点から言えば) 微積分のほうが無限や極限を扱っている分難しくて、 線形代数のほうが数の個数を増やして演算規則を決めましたという方法で導入されているので簡単な気もするけど、 微積分の場合、証明は入門ではそんなにちゃんと追わなくても良いし、証明できないで直感で実用に使ってもそんなに困ることがない気がする。 逆に線形代数はある程度証明も理解できてないと実用にも耐えない気がする。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1597882603/602
微積分からの方が良いと思うのおなじみの次元に書ける曲線のグラフの話だし なじみやすいと思う 線形代数も別にそんなに難しいことは言っていないのだがベクトルとか行列の計算に慣れるまでは 直感的にはよくわからない状態が続くから学習のモチベーションが保ちにくいと思う 大学的な数学の観点からいえばつまり様な証明の理解の観点から言えば 微積分のほうが無限や極限を扱っている分難しくて 線形代数のほうが数の個数を増やして演算規則を決めましたという方法で導入されているので簡単な気もするけど 微積分の場合証明は入門ではそんなにちゃんと追わなくても良いし証明できないで直感で実用に使ってもそんなに困ることがない気がする 逆に線形代数はある程度証明も理解できてないと実用にも耐えない気がする

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