ナンクル力学系

学んだ事を書き連ねていこう。

読みたい本まとめ

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勉強したいこと、読みたい本が溜まりつつあるので急いで整理する。

目に入った順:

  • ルベーグ積分30講(志賀浩二)
    • イメージを大切にしている感じ。
    • 厳密さも、今の自分の能力・時間とかを睨むとこれくらいが良い気がする。
    • 1構読むのにそんな時間はかからない感じ。
  • Pattern Recognition and Machine Learning (Christopher M. Bishop)
    • ニューラルネットやるなら、機械学習の基礎が分かってないとダメだろJK、ってことで読む本。アマゾンから届いた。
    • 高いし重い。
    • まとまった時間で読みたい。
  • Rethinking Innateness (Jeffrey L. Elman, et al)
    • ラボのチームリーダー(ボスのボス)から、「この分野のこと知りたいならまずこの本読むと良いかも。でもこの時期に読んだらアイディア溢れてきて卒論書けないかもねw」と言われた本。
    • 数式少ない><
    • じっくり読まなきゃダメっぽい。腐った英語能力には良い刺激かも。
  • 数理統計学(稲垣宣生)
    • 途中まで読んだ。検定あたりまで。検定というネーミングがなぜか嫌で興味を失いつつあるw。っていっちゃだめだ!
    • 途切れても良いからまとまった時間で読んで、あとで一気に復習する感じかな。
  • プログラミングのための確率統計(仮)
    • 第一部を飛ばし読みしたのでそれの復習。あと後半も。
    • 簡単に読めるので、急いで今読まなくても良いかも?
  • パターン認識(石井健一郎、他)
    • 一応全部読んだけど、やっぱり復習大事。
    • 。。。って言いつつ読まない気がするw。
    • 今のところ優先度は低いかな?
  • 情報量統計学(坂元慶行、他)
    • 数理統計学よりこっちのほうが自分の興味にあってるかもしれない。
  • 情報幾何の方法(甘利俊一、長岡浩司)
    • いつになったら読めるのやらw
  • 神経回路網の数理(甘利俊一)
    • そういやこの本も読みたいな〜と思ってた。
    • 前の研究室出ていくときに、先生からもらった思い出の品。でもまだ読んでない。
    • なんかエピソード思い出したらよまなくちゃ!と思ってきたw
    • しかし優先度は低めで(ぇ

読みたい本多すぎだw

複数のタスクを同時実行することは不得意中の不得意なので、どうにかしないとな。今まででこんないっぺんに本沢山読んだことないし。

あと、今の研究がチーム戦でしかも締切りが結構ヤバい状況なのであんまり時間無いんだよな。

とりあえず、

  • 最優先で
    • Pattern Recognition and Machine Learning
      • 勉強する時間は全部こいつに当てる。
    • Rethinking Innateness
      • 細切れの時間でも良いから読む。継続させる。
    • ルベーグ積分30講
      • 寝る前とか半端な時間に1構読む、って感じで。
  • どれか読み終わったら
    • 数理統計学 か 情報量統計学
    • ↑二つどっちかの後、読めそうなら 情報幾何の方法
  • 保留
    • プログラミングのための確率統計(仮) の復習
    • パターン認識 の復習
    • 神経回路網の数理

という作戦で!

Written by tkf

October 21, 2008 at 8:28 am

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