【PRML同人誌】パターン認識と機械学習の学習－ベイズ理論に挫折しないための数学（光成 滋生 著）第1章 「序論」のための確率用語 第2章 「確率分布」のための数学 第3章 「線形回帰モデル」のための数学 第4章 「線形識別モデル」のための数学 第9章 「混合モデルと EM」の数式の補足 第10章「近似推論法」の数式の補足 第11章「サンプリング法」のための物理学 ■まえがき サイボウズ・ラボでは「言語処理に必要そうな機械学習の基礎知識を身につける」という目標のもと，2011年の2月から11月にかけて当時シュプリンガー・ジャパン（現在は丸善）から出版されていた「パターン認識と機械学習」（PRML）を輪読する社内読書会をやっていました． 「あの本」を10ヶ月足らずで一通り（すべての章ではありませんが）読みきったと言えば，そのスパルタな様子が想像つくのではないでしょうか．しかも，専門の学生ではない社会人が仕事の合間に！ 当然スムーズに読み進めるはずもなく，いろんなところでつまずくことになり
