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無料モジュール

計算のための微分積分と最適化

微分積分と最適化を Python とノートブックで手を動かして学びます。傾き、導関数、勾配、勾配降下法、最小二乗法、SciPy の使い方を扱います。

6件のレッスン340分のレッスン基礎

レッスン一覧

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  1. 1 · コンテナラボ

    変化の速さを数で見積もる

    数の表から、ある時点での変化の速さ（傾き）を見積もることができる。

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  2. 2 · コンテナラボ

    微分の規則で導関数を求める

    規則を使って、簡単な多項式の導関数を求めることができる。

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  3. 3 · コンテナラボ

    勾配と偏微分

    2つの変数をもつ関数の偏微分を求め、勾配を組にして表すことができる。

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  4. 4 · コンテナラボ

    勾配降下法で最小値を探す

    学習率を決め、傾きと逆の向きへ進んで、関数の最小値に近づくことができる。

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  5. 5 · コンテナラボ

    最小二乗法で直線を当てはめる

    誤差の2乗の平均を最小にして、点の集まりに直線を当てはめることができる。

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  6. 6 · コンテナラボ

    SciPy の最適化と行き詰まり

    SciPy で最小値を探し、勾配降下法が行き詰まる場合を見分けることができる。

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本物のラボで実習

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