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MATHGRAM

主に数学とプログラミング、時々趣味について。

1年間で読んだ本を振り返ってみる

お久しぶりです.

晴れて大学を卒業し, 4月から社会人になりました.

今は研修期間で割と時間がありますが, 本格的に仕事が始まっても, それを言い訳にせず記事を書き続けていきたいです.

さて1つの区切りとしていいタイミングなので, 何も考えず文系就職でいいやぁって感じだった僕が, データサイエンスに魅了され, この1年と3ヶ月の間で読んできた本を読んだ順にヒトコトつけつつ羅列してみます. 詳細なレビューはしません.

あともちろんですが, ここにあげた本の内容を完全に理解してるわけではないです. 全部読んでないものも多数あります. 今なら理解できるかもー!っていうのを思い出す作業って感じです.

目的 & ゴール

  • 振り返りによって復習する部分を洗い出す.
  • 学生と社会人でどの程度差が出るか, 来年知るための記録.

振り返り

1冊目: これならわかる最適化数学

手計算の例題が多かった. すごいいい本.

これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで

これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで

2冊目: 数理最適化の実践ガイド

あんまり内容思い出せないから当時全然理解できてなかったぽい. 復習します.

数理最適化の実践ガイド (KS理工学専門書)

数理最適化の実践ガイド (KS理工学専門書)

3冊目 深層学習

定番

4冊目 コンピュータビジョン最先端ガイド

深層学習の章の図がめちゃくちゃわかりやすかったです.

コンピュータビジョン最先端ガイド6 (CVIMチュートリアルシリーズ)

コンピュータビジョン最先端ガイド6 (CVIMチュートリアルシリーズ)

  • 作者: 藤代一成,高橋成雄,竹島由里子,金谷健一,日野英逸,村田昇,岡谷貴之,斎藤真樹,八木康史,斎藤英雄
  • 出版社/メーカー: アドコムメディア
  • 発売日: 2013/12/11
  • メディア: 単行本
  • この商品を含むブログを見る

5冊目 深層学習 Deep Learning

上の二冊で十分だった感ある.

深層学習 Deep Learning

深層学習 Deep Learning

6冊目 オンライン機械学習

Adamの説明とかあるし, 基本的なことも書いてあり初学者の僕には凄いよかった.

オンライン機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

オンライン機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

7冊目 マセマ 統計学

この辺で, 統計検定の勉強を始めた. 多分5月くらい.
準1 & 2級は受かりました.

8冊目 統計学入門

マセマと同時進行させてた. 定番

統計学入門 (基礎統計学)

統計学入門 (基礎統計学)

9冊目 マンガでわかる統計学 回帰分析編

めっちゃいい.

マンガでわかる統計学 回帰分析編

マンガでわかる統計学 回帰分析編

10冊目 マンガでわかる統計学 因子分析編

最高にわかりやすい.

マンガでわかる統計学 因子分析編

マンガでわかる統計学 因子分析編

11冊目 多変量解析がわかる

これもかなりわかりやすかった.

多変量解析がわかる (ファーストブック)

多変量解析がわかる (ファーストブック)

12冊目 現場ですぐ使える時系列データ分析

実装なんもせずにざっと読んだままだ・・・.

現場ですぐ使える時系列データ分析 ~データサイエンティストのための基礎知識~

現場ですぐ使える時系列データ分析 ~データサイエンティストのための基礎知識~

13冊目 統計検定2級 過去問

これで勉強は避けるべき.

日本統計学会公式認定 統計検定 2級 公式問題集[2014〜2016年]

日本統計学会公式認定 統計検定 2級 公式問題集[2014〜2016年]

14冊目 統計検定1級・準1級 過去問

1級は受けてないです.

日本統計学会公式認定 統計検定 1級・準1級 公式問題集[2014〜2015年]

日本統計学会公式認定 統計検定 1級・準1級 公式問題集[2014〜2015年]

15冊目 強化学習

将棋ソフトを作ろうと頑張りだした時期. アマゾンの評価ほど悪くないと思う.

強化学習

強化学習

  • 作者: Richard S.Sutton,Andrew G.Barto,三上貞芳,皆川雅章
  • 出版社/メーカー: 森北出版
  • 発売日: 2000/12/01
  • メディア: 単行本(ソフトカバー)
  • 購入: 5人 クリック: 76回
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16冊目 コンピュータ囲碁

モンテカルロ木探索とか知りたくて買った.

コンピュータ囲碁 ―モンテカルロ法の理論と実践―

コンピュータ囲碁 ―モンテカルロ法の理論と実践―

17冊目 Rで学ぶベイズ統計学入門

理論の説明は少なめ, ベイズ1冊目にしちゃだめな本だった. 三章までしか読んでないや.

Rで学ぶベイズ統計学入門

Rで学ぶベイズ統計学入門

18冊目 ベイズ統計学入門

めちゃめちゃいい本だった. でも7章から闇深い.

ベイズ統計学入門

ベイズ統計学入門

19冊目 PRML 上巻

式番号で検索すれば解説がヒットする. むずい. 下巻は眠ってる.

パターン認識と機械学習 上

パターン認識と機械学習 上

20冊目 劣モジュラ

未知の領域だった. 使えるかもしれない!って業務に出会ったらまた戻ってきたい.

IPython クックブック

辞書的使い方

Numpy, Pandas

同じく, 辞書的使い方

Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

まとめ

休憩がてら適当に書いた記事で, 誰のためにもなっていないような気がしますが気にしません.

今年度は何冊程度読めるのか・・・. 数だけじゃなくて質も上げていかないとって感じですね. 頑張ります.

以上です.