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2017-05-09

機械学習の本のメモ

http://cl.sd.tmu.ac.jp/prospective/readings
をながめていたら、自分のメモも残しておきたくなった。

[教科書]
パターン認識機械学習PRML
定本。昔輪講で使った
自然言語処理のための機械学習入門
自然言語処理にかぎらず入門として良かった。ベイズの解説が丁寧だった記憶がある。

[概要の復習/俯瞰に使える本]
フリーソフトでつくる音声認識システム ~パターン認識機械学習の初歩から対話システムまで
概要を眺めるのに良い。この本を見ながらパーセプトロン最急降下法を実装した。
メルケプストラム係数の説明がよかった
フリーソフトではじめる機械学習入門
全体像を俯瞰するのに良い。上の音声認識システムと類書?
・はじめてのパターン認識
フリーソフトではじめる〜の内容をもう少しだけ掘り下げて知りたいときに便利。
・ITエンジニアのための機械学習入門
EMアルゴリズムをつかってMNISTデータを分類するところが参考になった

[確率統計の復習]
・完全独習統計学入門
・完全独習ベイズ統計学入門
シンプルな記述でわかりやすかった
・入門 統計学 検定から多変量解析・実験計画法まで
記述が詳しくて良かった

[言語処理]
自然言語処理入門(オライリー
NLTKの使い方をこれで覚えた。分厚いが、入門としては良い本ではないらしい?
・言語と計算 (4) 確率的言語モデル | 北 研二, 辻井 潤一
よく覚えていないが、参考になる箇所があって、何回も読み返した記憶がある。

[実装に関する本]
集合知プログラミング
NMF(非負値行列因子分解)をこの本で知った。サンプルコードを写経した記憶がある。
機械学習入門(ML for Hackers)
Rの使い方をこれで覚えた
実践機械学習システム
今見返したら、後半のスペクトログラム、次元削減、画像認識のところがすぐに参考になりそう
Pythonによるデータ分析入門
PythonでもPandasを使えばRみたいにできるんだ、と感心しただけで終わっていたが、今見ると時系列解析の手法など、参考になりそうな部分がある。
・RとRubyによるデータ解析入門
トイレがどうとか、という例題があったのを覚えている。検定の話が出ていた記憶がある。

[深層学習の実装に使える本]
・ゼロから作るDeep Learning
Clojureで実装し直していたが、途中であきらめた。もう一度読む。
TensorFlowで学ぶディープラーニング
まだ読んでないが、公式のチュートリアルやるよりも、本でやったほうが良さそう

[数学の復習に使える本]
・これなら分かる応用数学教室
最小二乗法→直交関数展開→フーリエ変換、という解説の流れが神がかっている
・これなら分かる最適化数学
SVMの実装をしていて、2次計画法(非線形計画法)の理論を知りたくて読んだ。動的計画法の記述もある。

[プログラミング一般]
プログラミングコンテストチャレンジブック
後回しになってしまって読んでいないが、あとで読む

[読書メモ]
・わかりやすいパターン認識
この分量でSVMが無いのが謎
・続・わかりやすいパターン認識教師なし学習)
EMアルゴリズム説明に特徴があるらしいので興味あり
Python機械学習プログラミング
→とてもおすすめらしい

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