微積分

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微積分とは

微積分は、変化率（微分）と累積量（積分）を扱う数学分野で、機械学習の最適化アルゴリズムの理論的基盤です。

基本概念

• 導関数: 関数の変化率
• 偏微分: 多変数関数の各変数に対する微分
• 勾配: 多変数関数の全ての偏微分のベクトル
• 積分: 面積や体積の計算

機械学習での応用

• 勾配降下法: 損失関数の最小化
• バックプロパゲーション: 誤差の逆伝播
• 最適化問題: パラメータの調整
• 確率密度関数: 連続確率分布

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