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主に、強化学習

情報系の大学2年生が確率に関連したことを多めに書いてるブログ

数学について

これから

このブログは、PRMLが理解できるような数学を勉強するためのサイトにしようと考えています。

TeXの勉強しながら、自作の演習問題だったり、本のわからない箇所を書いていきたいです。
そして、調べてわからない箇所を、僕の学校の先生に質問をして聞こうと思います。

目標

・「これなら分かる応用数学教室」の通読&&内容の(ほぼ)完全な理解。
僕の数学的思考の糧となるために極力すべて吸収したいです。

・識別関数
単純パーセプトロンから、SVMまで、「パターン認識機械学習」をきちんと最後まで読んでプログラミングで実装できるように成れるように頑張ります。


参考文献


Amazon.co.jp: これなら分かる応用数学教室―最小二乗法からウェーブレットまで: 金谷 健一: 本


Amazon.co.jp: パターン認識と機械学習 上: C.M. ビショップ, 元田 浩, 栗田 多喜夫, 樋口 知之, 松本 裕治, 村田 昇: 本

Amazon.co.jp: パターン認識と機械学習 下 (ベイズ理論による統計的予測): C.M. ビショップ, 元田 浩, 栗田 多喜夫, 樋口 知之, 松本 裕治, 村田 昇: 本


Amazon.co.jp: 史上最強図解 これならわかる!ベイズ統計学: 涌井 良幸, 涌井 貞美: 本

Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning series): Kevin P. Murphy: 9780262018029: Amazon.com: Books