『あたらしい機械学習の教科書』4.5.4 偏微分の連鎖律

合成関数は例えば、変数g,xがあってf(g),g(x)があるときに

h(x)=f(g(x)) としたようなhを合成関数と呼ぶ.

 入れ子の関数のイメージ。

参考：

www.thothchildren.com

 

例えば、合成関数f(g(x))は、t=g(x)と置けば、f(t)とt=g(x)の二つの関数に分離できます。それぞれ微分すると、とになります。そして、f(g(x))のxに対する微分は、･で行えます。これを連鎖律と呼びます。

 

なぜ、連鎖律を使うかといえば
入れ子の関数の状態、合成関数のままで微分すると
展開が複雑で、効率的ではないから。

 

参考

cognicull.com

 

 

偏微分は公式はわかるが、意味を直感的には
理解できてない

 

 

takeru-yowayowa.hatenablog.com

 

 

takun-physics.net

 

 

 

本を変える

 

機械学習のエッセンス　実装しながら学ぶPython、数学、アルゴリズム

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やってた本が意味わからなすぎて、ページをめくるだけが苦痛になったから
本を変える。
数学に関する説明や、コードに関する部分で共通だけど
・説明の省略が多いと感じた
・全体的、章の中での説明の流れがつかみにくい

などが理由。
Amazonレビューは高評価だったんだけど。

 

新しく始める本

 

Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書 第2版

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ざっと1時間で全体をパラパラ見た。
説明の文章は多めに感じるが、内容が結構重そう。

とりあえずやってみる。
年内とかはまず無理だろうな。

最近、AWSの基礎勉強もはじめたし。（近いうちにハンズオンも）

モデルナワクチンのアジア系への有効性100%、ファイザーは74.4%だけどソースは？

www.latimes.com

 

人種に関する有効性の説明

Did the vaccines help people of color?

All five of the people in the Moderna trial who developed COVID-19 after receiving the vaccine were white. As a result, the Moderna vaccine was 100% effective in Black, Latino and Asian Americans, as well as in people with mixed racial backgrounds. Vaccine efficacy could not be determined for Native Americans or Pacific Islanders because there were no cases of COVID-19 in either the vaccine or the placebo groups.

In its Phase 3 trial, the Pfizer vaccine was 100% effective for Black study participants and 94.5% effective for Latino participants, slightly below the 94.7% effectiveness for white subjects. In addition, it was 74.4% effective in Asian Americans, and 100% effective in Native Americans and Pacific Islanders. Among people described as multiracial, it was only 10.4% effective, with one case of COVID-19 among those who got the vaccine and one case among those who got the placebo.

 

モデルナのアジア系への有効性(100%)は記事リンク先のPDFに記載 (24P)

https://www.fda.gov/media/144434/download

 

ファイザーのアジア系への有効性 (74.4%)のソースが記事内には見つけられない。
ググっても見つけられていない。

 

有効性の判断基準が60%以上だから、74.4%でもOKなんだけど
有効性だけを見ると、アジア系としてはモデルナの方がいいと思った。