AI・機械学習を理解するために必要な数学 を学ぶためのWikiです。

線形代数、微分、確率・統計など、ライブラリを使うだけでは見えにくい基礎を、プログラマーやシステムエンジニアでも追いやすい形で整理していきます。

扱う主な分野

• 線形代数: ベクトル、行列、内積、固有値
• 微分: 勾配、偏微分、最適化の基礎
• 確率・統計: 分布、期待値、分散、推定の基本

どんな人向けか

機械学習の本に出てくる数式が分からないとき、微分や行列をどこまで学べばいいか知りたいときは、まず基本分野から順番に読むのがおすすめです。

このWikiの方針

実装理解につながる数学を中心に、初学者向けの補足も増やしていきます。