個別指導塾YESオンライン スクールが運営する総合学習メディア【スマナビング!】高校数学/物理/化学と線形代数を解説!いつ・どこでもわかりやすい記事が読めます!社会人の方の学び直し(リカレント教育)にも最適。
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【新規開校】 スマナビング執筆講師によるデータサイエンスの為の数学塾DeamS新規開校
余因子の求め方/余因子展開による行列式の計算法までイラストで解説
データサイエンス・機械学習の為の線形代数
学び直し機械学習のための数学社会人の方向け行列式
余因子の求め方/余因子展開による行列式の計算法までイラストで解説
余因子の意味と求め方、余因子展開によって行列式を計算する方法などをイラストを使って詳しく解説しました。(線形代数シリーズ第10回)...
  • 安田 周平
階段行列の作り方とランク/自由度の意味を連立方程式を解いて解説
データサイエンス・機械学習の為の線形代数
アルゴリズム機械学習のための数学社会人の方向け
階段行列の作り方とランク/自由度の意味を連立方程式を解いて解説
掃き出し法(2)として、行列式が0の場合の階段行列の作り方から、ランクの意味・連立方程式の解き方まで丁寧に解説しました。...
  • 安田 周平
掃き出し法で連立方程式を解く手順とコツを解説
データサイエンス・機械学習の為の線形代数
アルゴリズムガウスの消去法機械学習社会人の方向け
掃き出し法で連立方程式を解く手順とコツを解説
3×3行列の行列式の求め方(サラスの公式)から、行基本操作・3元一次連立方程式の解法(掃き出し法)までわかりやすく丁寧に解説しました。...
  • 安田 周平
連立方程式を行列で解く!その仕組みをわかりやすく解説
データサイエンス・機械学習の為の線形代数
学び直し機械学習のための数学社会人の方向け
連立方程式を行列で解く!その仕組みをわかりやすく解説
逆行列や行列式などの知識を使って、線形代数学の原点となった「連立方程式」の解き方を解説しています。...
  • 安田 周平
共分散と相関係数の求め方と意味/散布図との関係を分かりやすく解説
データサイエンスへの統計学/データの分析
データの分析数学1機械学習のための数学統計学
共分散と相関係数の求め方と意味/散布図との関係を分かりやすく解説
散布図の見方と共分散・相関係数の求め方を図解しました。具体的なデータを使って計算の手順がわからなくならないよう、丁寧に解説しています。...
  • 安田 周平
分散・標準偏差の求め方と意味を解説!計算時間短縮のコツも紹介
データサイエンスへの統計学/データの分析
データの分析数学1機械学習のための数学統計学
分散・標準偏差の求め方と意味を解説!計算時間短縮のコツも紹介
データの分析の最重要分野の一つである、分散・偏差・偏差平方和・標準偏差についてその意味と求め方を解説していきます。今後の共分散・相関係数や、その先の確率・統計学...
  • 安田 周平
箱ひげ図の書き方と四分位数の求め方/意味をわかりやすく解説
データサイエンスへの統計学/データの分析
データの分析数学1統計学統計検定
箱ひげ図の書き方と四分位数の求め方/意味をわかりやすく解説
データの分析・統計シリーズ第1回。今回は主な代表値である「平均値・最頻値・中央値」と、四分位数の(データの個数の偶奇別の)求め方・箱ひげ図の描き方までを扱います...
  • 安田 周平
最急降下法の仕組みをイラストでわかりやすく解説
機械学習・データサイエンス
pythonアルゴリズム偏微分回帰分析
最急降下法の仕組みをイラストでわかりやすく解説
最急(勾配)降下法の基本的な仕組みと、それによって目的関数を最小化する手順を解説しました。また、そのために必要な偏微分などの数学的な知識を紹介する記事を用意しま...
  • 安田 周平
ヘスの法則を使って生成熱を求めるコツと図の描き方
理論化学
熱化学
ヘスの法則を使って生成熱を求めるコツと図の描き方
ヘスの法則の考え方をもとに、エネルギー図を使う方法と、熱化学方程式の消去法を使う方法のそれぞれで、熱量を求める問題を解いていきます。ぜひご覧ください。...
  • 安田 周平
偏微分とは?全微分/合成関数の微分と合わせてわかりやすく解説
微分積分
python勾配降下法合成関数の微分回帰分析
偏微分とは?全微分/合成関数の微分と合わせてわかりやすく解説
偏微分・全微分を高校数学で理解する!機械学習のための数学(2):今回は高2レベルの微分から振り返り、勾配降下法や未定乗数法などの為の偏微分・合成関数の微分を紹介...
  • 安田 周平
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スマナビング!は、いつ・どこでも資格試験対策や、テスト勉強、データサイエンス・機械学習の為の数学対策が出来るサイトです。

データサイエンスのための数学塾DeamS・個別指導塾YESを運営する船場物産株式会社代表取締役安田周平が執筆しています。

【対象者と学べる内容】
数学1A/2B/3Cと物理/化学を学ぶ高校生/大学受験生の方、データサイエンス、人工知能(機械学習/ニューラルネットワーク)の理論を理解する、就活や転職の際の対策などの理由で、高校数学や線形代数・統計学・解析学の学び直しをしたい社会人の方を主な対象としています。


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麹町レジデンス 202号室
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