機械学習を理解するにあたって、高校数学～大学の教養課程の導入レベルの数学は必要だと思います。
そのレベルは把握していないと直感的なイメージすら湧かないので良くないからです。

機械学習の勉強を始めると、最小二乗法が出てくると思います。
誤差関数の最小化の基本的な例なので、理解しておくことは非常に重要です。

今回は、高校数学の復習・演習を通して、
最小二乗法を理解しましょう！

考え方が重要ですので、複雑な議論を避けるため、入力変数が1つの場合で説明致します。

2/11（土）　

受付　　　　　：13:20〜13:30
講義＆問題演習：13:30〜15:30

※
途中適宜休憩を設けます。

・微分

　微分とは
　二次関数の微分
　合成関数の微分


・問題設定
　
　線形回帰モデル
　二乗和誤差関数


・最小二乗法
　
　正規方程式の導出 (データが 2 個のとき)
　正規方程式の導出 (データが N 個のとき)


データが2個の時は、簡単のためです。
時間に余裕があれば、
・なぜ正規方程式というのか
・正則化を考慮した最小二乗法
についてお話します。

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F

・ 機械学習関係の本を読みたいけど数学の記述でアレルギーが出る・よくわからなくなってしまう方
・ 参考資料を自分で読むのが難しい方
・ 数学の復習をしたいけど一人だと演習するモチベーションが上がらない方

・演習のためのノートやメモ帳 (iPad でも構いません。)

・3,000円

※ 領収書発行の際は事務手数料として（法人料金も兼ねてます）追加1,000円いただきます。

6名（人数に合わせて調整します、別媒体でも募集していますので申し込み人数は当日参加者数を反映しません）

無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に迷惑なので
基本的に行わないようにお願いします。（直前参加は定員的に問題なければ歓迎です！）
体調不良、職務都合、ご家庭の事情などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、
イベントへのお問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。
上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加をお断りさせて
いただきますので、その点だけ予めご了承ください
（7割以上来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッセージでのご連絡を
いただくということだけ気をつけていただければ大丈夫だと思います）

モチベーションの高い参加者の方を重視する運営としていきたいと考えています。
ご協力のほど、よろしくお願いいたします。