「統計学が最強の学問である[数学編]」の次の本

こんにちは。

野郎です。

今日は統計の勉強の話だよ。

専門書には歯が立たなかったよー

「統計学が最強の学問である[数学編]」を１０回読んだって話を書きました。

この本はホントに読んで良かった。

次は定番らしい、「パターン認識と機械学習」ってのを読んでみようと思って購入しました。

専門書だけありまして、お値段もそれなりであります・・・。英語のPDFを読もうと思ったんだけど、分からない分野を英語で読むのはキツかった・・・。

日本語の書籍を購入しました。

２章くらいまで頑張ってみたんだけどさ、これがね、、、さすがに厳しかった・・・。なんかボヤッとしか理解できなかったよ・・・。

知らない言葉とか概念が多すぎてついていけませんでした。

辞書なしでガリガリやる英語の多読でもさ、知らない言葉が多いとレベルが適切じゃないって判断するのね。なので、少し手前に戻ることにしました。期限があるわけでもないし、ジリジリやるのです。

次に勉強する本

やはり線形代数をもう少しちゃんとやらないとダメなんだなと判断しました。一つ手前に戻ってみるのです。

本は色々あるけど、これが良さそうだったので購入しました。

「プログラミングのための線形代数」

いま２章の途中まで来たけど、面白いよ、これ。あんまり厳密じゃない部分もあるみたいだけど、厳密じゃない部分はココは厳密じゃないよって書いてある。

ジリジリ手を動かしつつ読んでるんだけどさ、何をやってるとか何を意味しているとかが腑に落ちる感じがする。最後まで読み切ったら、多少は理解が深まってるのではなかろうか。

これがあまりにも良いので、続編も購入したの。

１章をザッと読んだけど、これも素敵っぽい。前著と同じ考え方で記述されていると思う。線形代数の本を読了したらコレに進みます。

両方ともちゃんとわかるといいなー。まー、分からなかったらまたもう一つ戻って勉強して再挑戦です。わかるところまで戻れば良いのです。また積み上げて再挑戦すれば良いのです。はい。

両方ちゃんと理解して読み終わったら、「パターン認識と機械学習」に再挑戦です。うおー。

期限があるわけではないので、じりじり勉強するのです。並行してKaggleも少しでもやろう。

ここしばらくの時間割

• 始業前４５分：数学の勉強
• お昼の３０分：Kaggle
• 始業後の４５分：データベースの勉強（会社の要請）
• 週末の子供の昼寝時間：その時やりたい勉強

知りたいことたくさんー。楽しいー。