情報科学 › 機械学習の数学 › なぜ機械学習に数学が必要か
凸関数では停留点と大域最小点が一致する
を全微分可能な関数とする。
- が凸ならば、任意の に対して が成り立つ。
- が凸ならば、 が の大域最小点であることと であることは同値である。なお「大域最小点ならば 」の向きは凸性を仮定しなくても成り立つ。
閉包の状態
✓ 公理まで証明済み
証明が使う定理を 前提 としてたどると、Rikai の中の証明だけで定義・公理(物理では基本仮定)までつながっています(前提の定理類 1 件、定義なども含めて 3 件)。
印の意味: ✓公理まで証明済み ・ △証明あり(閉包未完)・ ※主張のみ。テーマごとの集計は 閉包の状況。
前提をたどる 証明が使う定理・定義(直接 2 件)
▸ を開くと、その項目の証明が使う前提が出ます。深い先は各項目のページでたどれます。
- 凸関数定義 4.1・なぜ機械学習に数学が必要か
これを使っている定理 証明で参照している 2 件
- べき則のもとでの最適配分✓定理 8.2・スケーリングと文脈
- ロジスティック損失の勾配・ヘッセ行列・平滑性✓命題 6.1・勾配降下法