機械学習を学ぶ上で出てくる自然対数の底(ネイピア数 e)を理解していきたい。シグモイド関数、ソフトマックス関数、交差エントロピー誤差、ガウス関数、ロジスティクス回帰の対数尤度関数にも自然対数という形で出てきます。式としては、e のように書かれてなく、exp や ln や log で表記されています。 あと、こんな話もできるとかっこいいよね。 ネイピア数はある日突然数学３の極限の時間に現れます！そして特に何の説明も無く 上の定義を与えられて、授業の本題は微積分へ移り、可哀想なネイピア数はただの「変な数」として入試に臨むこととなります。しかしながら、この変な数はいくつものユニークな特徴を持っており、ありとあらゆる学問や技術の下支えをしています。例えば、 ネイピア数を定義するために用いられる指数関数や対数関数の性質・公式を挙げる。これらの式と e = exp 1 などを組み合わせることによって、ネイピア数が定義できる。 = ∑ = ∞! まずは、定義をおさらいしておきます。 e=limn→∞(1+1n)n=limh→0(1+h)1h …これが唐突に出てくるのですから、びっくりしますよね！ ちなみに、この2式が言っていることが同じであることは理解していただけるでしょうか？文字を使わずに表すとすれば…(1+〇)□の形になっていて、この式の「〇」の部分を0に限りなく近づけ、「□」の部分を∞に発散させていますね！(ここさえ理解できればまずは大丈夫です＾＾) ただし！一つだけ気をつけていただきたいのが、〇と□は逆数の関係にある！！これには注 …



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