数学講座
統計・機械学習講座
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線形代数と微分積分は、統計学や機械学習をはじめ、さまざまな分野で用いられる基盤的な数学です。
本講座では、統計学や機械学習の中で線形代数や微分積分がどのように使われているのか、具体例を交えながら解説します。抽象的な理論をただ学ぶのではなく、実際の応用とのつながりを意識しながら理解を深めることを目指します。前提知識としては、高校数学のみを仮定しています。
線形代数や微分積分を学ぶ中で、「抽象的で分かりにくい」と感じている方にも配慮し、背景や意味を丁寧に説明します。また、統計学や機械学習をこれから学び始める方にとっても、必要な数学を効率よく身につけられるような講座構成となっています。
この講座をきっかけに、線形代数、微分積分、その先の学問の見通しを明るくしてみませんか？
※2026年度前期（4月-9月）のご受講についてお申し込み受付中です。開講中もアーカイブ視聴や、途中参加が可能です。
※アーカイブ講座の動画販売についてお申し込み受付中です
機械学習の法人向け研修や個別指導を行っていると、ほぼ必ずと言ってよいほど次のような相談を受けます。
「学びたい手法について調べても、説明が線形代数や微分積分の言葉で書かれていて理解できない。」
その結果、PythonやRを使って何とか実装はできるようになったものの、その使い方が本当に正しいのか判断できず、不安を抱えたまま使っているという声です。
線形代数や微分積分をきちんと勉強しようと一念発起した方も多いでしょう。しかし、抽象度の高さから途中で挫折してしまったり、最後まで取り組んだものの結局よく分からないままになってしまったりと、独学で理解するのが難しい分野であることも事実です。
そこで本講座では、線形代数や微分積分を最初から体系的に学ぶのではなく、統計学や機械学習の中で実際にどのように使われているのかを具体例として取り上げ、必要な内容をその都度学んでいく形式をとります。扱う主なトピックは、次のような、統計学や機械学習で頻出する内容です。
・ベクトルの内積や行列の計算
・指数関数・対数関数と、それらで表される関数の微分・積分
・ベクトルによる微分
・対称行列の性質
これらを、高校数学のみを前提知識として解説していきます。
本講座を通して、線形代数や微分積分をあらためて体系的に学ぶためのきっかけを得たり、機械学習のより発展的なトピックを理解する際の見通しが、これまでよりも格段に良くなるはずです。これまでに統計学や機械学習をあまり勉強したことがない方でも、興味がある方は歓迎です。みなさんのご受講をお待ちしています。
すうがくぶんかのオリジナルテキスト
デジタルデータ（PDF）をメール添付にてお送りいたします
統計学や機械学習の手法を理解する基礎力をつける。例えば、数理統計学、Deep Learning入門、機械学習の数理シリーズといった講座で扱う内容について、数学への不慣れが原因で理解できないようなことが少なくなるようになる。
高校数学
ベクトルの内積や行列の掛け算の定義は、鵜呑みにしようと思っても難しいでしょう。第1期は、どうしてあのような定義になっているのかを
といった統計的な話題をベースに理解することを目指します。
まず第1期の内容の応用として、ベクトルと行列の適切な解釈を通せば、最小二乗法が図形的にイメージできることを示します。そして、多変数の関数の微分を学び、最小二乗法を具体的に計算できるようにします。
第2期の続きとして、多変数関数の微分を学び、最小二乗法を具体的に計算できるようにします。応用としてRidge回帰や勾配降下法を学びます。
主成分分析の理解を念頭に、線形代数のホットトピックである固有値問題を学びます。主成分分析・固有値問題をそれぞれ解説し、この二つがどう繋がっているのかを説明します。その過程でLagrangeの未定乗数法という、統計学や機械学習の勉強において重要になる数学の手法を学びます。
第4期に引き続き固有値問題を学びます。対角化を学び、主成分の分散や累積寄与率といった主成分分析の重要な量の理解につなげます。最後、発展的な話題として特異値分解を紹介します。
| 講座名 | 統計・機械学習のための線形代数と微分積分 PART1 |
|---|---|
| 担当講師 | |
| 開講スケジュール |
土曜クラス : 10:00-12:00
2026年04月11日～2026年09月05日
2026年05月02日, 08月15日 は休講です。 第1期：2026年04月11日, 18日, 25日, 05月09日 支払い期日：04月18日（土）
第2期：2026年05月16日, 23日, 30日, 06月06日 支払い期日：05月15日（金）
第3期：2026年06月13日, 20日, 27日, 07月04日 支払い期日：06月12日（金）
第4期：2026年07月11日, 18日, 25日, 08月01日 支払い期日：07月10日（金）
第5期：2026年08月08日, 22日, 29日, 09月05日 支払い期日：08月07日（金）
|
| 受講方法 |
Zoomによるオンライン講座 授業は録画されます。録画（アーカイブ動画）は授業終了から5年間オンラインにて繰り返しご視聴いただけます。（ダウンロード不可） 詳細はこちらのページをご確認ください。 |
| 教科書 | すうがくぶんかのオリジナルテキスト |
| 受講料 |
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| お支払い方法 |
クレジットカード支払いは本ページ下部「受講料のお支払いについて」よりお願いいたします。 本講座を初めて受講される場合は お申し込みフォームよりお申し込みください。 開講中の講座を継続して受講される場合、第2期以降のお申し込みのご連絡は不要です。 |
| 準備物 | 筆記用具 |
| その他 | 初回講義での体験受講が可能です。 |
下記のボタンを押すと該当する集団講座のチケットをご購入いただけます。
ご都合にあわせて「1期分ずつ」「1期分×2回（2期分まとめ払い）」「全5期分一括払い」のいずれかをお選びください。
※ボタンを押すと、stripeの決済ページへ遷移します。
※はじめて本講座をご受講いただく方はこちらのお申し込み・お問い合わせフォームよりご連絡ください。事務局より受講に関するご案内やお支払い方法の詳細をお知らせいたします。
| 1期分ずつ | 1期分×2回（2期分まとめ払い） | 全5期分一括払い |
|---|---|---|
2020年前期分よりオンライン授業を録画し、授業の録画販売（アーカイブ販売）を行っております。
アーカイブ講座の動画購入をご検討いただく場合は、下記についてご確認をお願いいたします。
*お申込みの前に、サンプル動画（講座の冒頭30分程度）をご視聴いただくことが可能です。ご希望される場合は、お申込み・お問合せフォームよりその旨をご連絡ください。
2026年前期に開講予定がございます。
講義内で直接講師にご質問いただけますので、特にお急ぎでなければ、開講中の講座がおすすめです。
開講中の講座でも、参加時までに終了した講義はアーカイブ動画（講義の録画）にてご受講いただけます。
開講中の講座をご希望の方はこちらからお申し込みください。
| 講座名 | 動画内容 | 講師名 | 受講料 |
|---|---|---|---|
| 統計・機械学習のための線形代数と微分積分 PART1 2023年後期 |
全20回 （各120分） |
内場 崇之 | 19,500円/期（97,500円/5期一括） |
年度別 講座情報
| 年度 | 講座情報 |
|---|---|
| ー | （2023年後期の講座名は『統計・機械学習のための線形代数と微分積分』） |
講座のお申し込み・ご相談は
気軽にお問い合わせください。
