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フリーランスのデータサイエンティスト日記 8回目のエントリーです。前回はGLM以後の様々な領域のテキスト紹介を五月雨式に行いました。 ちょうどアポ前に書いていて、時間ギリギリのタイミングで「えいやっ!」と公開してしまったので、今日になってあらためていろいろと見直していたのですが、もっと書きたい部分や書き直したい稚拙な部分など文章としての不備は置いておいて、なんか少し違和感を感じたので今回のエントリーです。 いや、前回紹介しているテキストは陰に陽に確かに役立ってきてくれた本たちなのですが、そこで書かれている内容が現場の方、とくに始めたばかりの方々とあまり結びつかず「僕の知ってる現場の人たちってこんな内容求めてたっけ?」と思ったわけです。いや、求めてないな。求めていたとしてもごくごく小数派なはず。 たぶん難しかったと思うのです…自分が数か月から数年かけて読んできたテキストたちを矢継ぎ早に紹介し
フリーランスのデータサイエンティスト日記 7回目のエントリーです。今回からは一般化線形モデル(以下GLM)の基礎まで学んだ方を想定して、後続のテキストや機械学習テキストを紹介していきたいと思います。ここらへんまで来るといろいろな手法がいろいろな文脈で語られることが多いのでなかなか整理も難しいのですが、タスクベースで見ながらなるべく迷わないテキストセレクションを行いたいです。 とくに、GLM辺りまで学んだ後はやっぱり機械学習(以下ML)だよねーと、いわゆるPRML(『パターン認識と機械学習』)とか『統計的学習の基礎』に進んだ後、即座に玉砕というストーリーを見て来たので、まずはPRMLだけじゃない(もちろんゴールでもない)という当然の認識を強調した上で、【間を埋める】ことも意識しながら書きたいと思います。あと、MLだDLだといいつつ、統計モデルや数理統計の理論に魅了される人も結構いるのでは推測
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