【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
PRMLを読むのに掛かる時間 - 西尾泰和のはてなダイアリー
naoya_t さんの始めた初代 PRML 読書会は、当初は演習問題を全部解くんだ！ と意気込んでいたようだが、初回で挫折。演習問題は必要に応じて適宜解くことにして、月1回、各回6〜9時間(!)を費やして、14ヶ月で全14章を読み通した。 一方、サイボウズ・ラボでの社内 PRML 読書会は、主宰の独断と偏見で全体の 1/3 は飛ばし、演習問題も必要最小限に絞った。週2回(!!)、各回1時間〜1時間半を費やして、それでも8ヶ月かかった。 PRML の読む章・飛ばす章(私家版) - Mi manca qualche giovedi`? つまり前者は平均7.5時間 * 14 = 105時間、後者は 1回1.5時間 * 週2回 * 月に4週 * 8ヶ月 = 96時間掛かっているということになる。「全部でだいたい100時間掛かる」っていう目安(というか心づもり)があると途中で心が折れにくくていいかも
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