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解決する課題

機械学習やAIを学びたい多くの人が、基礎となる数学が不足しているために壁にぶつかります。このプロジェクトは、線形代数、解析幾何学、行列分解、ベクトル解析、確率と統計、連続最適化など、完全で整理された数学トピックをまとめて提供し、学習者がアルゴリズムに飛び込む前に必要な基礎を築けるようにします。

仕組み

このプロジェクトは、Datawhale コミュニティによって編纂されたオープンソースのチュートリアルです。英語の書籍『Mathematics for Machine Learning』（MML 本）を章ごとに中国語に翻訳し、翻案しています。各章はボランティアによって翻訳・レビューされています。コンテンツは Markdown ファイルとして提供され、docsify を利用したウェブサイトでオンラインで読むか、リポジトリのルートで docsify serve docs を実行してローカルで読むことができます。目次には、導入から分類とサポートベクターマシンまでの12章が、明確な進捗マーカー付きでリストされています。

対象読者

このチュートリアルは以下を対象としています：

• AIコースでより強固な数学を必要とする大学の工学部生（コンピュータサイエンス、電気工学、自動化など）。
• 機械学習とAIの初心者（独学者や社会人を含む）。
• 高度な研究や開発に進むために数学の理解を深めたい実務者。

ハイライト

• 有名な機械学習数学教科書の完全な中国語翻訳。
• 線形代数、幾何学、行列分解、微積分、確率、最適化など、幅広い必須トピックをカバー。
• 活発な翻訳・校正ボランティアによるコミュニティ主導。
• オンラインで無料で読め、CC BY-NC-SA 4.0 ライセンス。
• 章ごとのリンクと進捗チェックリストで構造化。