機械学習を学ぶ上で必要な数学の知識

Question

Python の機械学習を学ぶ上でやはり数学の知識が必要だと思うのですが、ネットで調べると線形代数、確率、微積、の３つが出てきますが、目的関数、損失関数、最適化問題など、様々なワードが出てきます。
そのため、機械学習をやる上で必要な数学の範囲を教えてもらえませんでしょうか？(もちろんなにに使うかで異なってくるとは思いますが一般的なケースとして)。

また最適化問題とは先の３つの範囲の中に入っているものなのか、はたまた全然違う範囲なのかなども教えてくださると非常に助かります！

Comments

[hoshi-takanori]

いちばん大事なのは統計だと思う…。

Answer 1

そのため、機械学習をやる上で必要な数学の範囲を教えてもらえませんでしょうか？(もちろんなにに使うかで異なってくるとは思いますが一般的なケースとして)。

基本的には、「線形代数」「確率」「微積積分」と考えておけば良いと思います。
応用まで考えはじめるとキリがないと思いますが、以下 URL を参考にしてみてください。

データサイエンス、データ分析、機械学習に必要な数学２ - Qiita
https://qiita.com/aokikenichi/items/229f2886578f5eee4649

また最適化問題とは先の３つの範囲の中に入っているものなのか、はたまた全然違う範囲なのかなども教えてくださると非常に助かります！

別の分野だと思います。

最適化問題 - Wikipedia
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%80%E9%81%A9%E5%8C%96%E5%95%8F%E9%A1%8C

Comments

[hayataka2049]

最適化問題が別の分野ということはないのでは？　それら3つの（それら3つに限定されないかもしれませんが）応用という位置づけなのであって。

[nskydiving]

ご指摘いただき、ありがとうございます。

「応用＝同じ分野」とするかどうかは難しいところで、どのように回答するか迷ったのですが、例えば「微分積分」の参考書を買ってきても「最適化問題」の内容は含まれていないことの方が多いので、そういう観点から「別の分野と捉えた方が良い」という意味合いで回答しました。

[aiueo04]

ご回答ありがとうございます！どちらの意見も参考にさせて頂きます!!