PRML読書中

今年の目標だったパターン認識と機械学習（PRML）を読書中。まだ完全に理解できてないところが多々あるけれど上巻が読み終わった。まだまだ数学がきつくて式変形が追いきれてないところもあったけど、ベイズ的な考え方とはどういうことか少しずつわかってきたかなという感じ。以下の本で関連する数学も並行して勉強中。「これなら分かる最適化数学」は、PRMLを理解するのに必要な数学が具体例つきで解説されていてわかりやすいです。私はこの本を読んでから、だいぶPRMLを読むのが楽になりました。

• 曲面の方程式
• 法線ベクトル
• 二次形式
• 固有値
• 等高線
• 勾配
• 二次関数
• ヘッセ行列
• ラグランジュの未定乗数法
• 勾配法
• ニュートン法
• 最小二乗法
• 最尤推定法
• EMアルゴリズム
• 線形計画法
• 二次計画法

あたりがカバーできます。PRMLで難しいと思ったのは線形代数だったので（行列の微分って何？）下の本も読もうかと計画中です。あと数式を追っただけではどうも自分の中に定着しないので復習を兼ねてコーディングしようと思ってます。まずは、多項式曲線フィッティングから！

これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで

統計のための行列代数 上 (1)

統計のための行列代数 下 (2)