2008年にお勧めだった本

と言っても一般の人にはお勧めできないやつですが、僕が買った本の中でよかったやつを紹介してみるメソッドです。

去年はインターンとかもあってその時に色々考えたりしたので自己啓発っぽい本が多かったりプログラミング系の本があったりでしたが、まあ今年は研究一年目ということでそれ系ばっかりになってますwww。

Introduction to the Theory of Statistics

Introduction to the Theory of Statistics

ゼミで使いまくっていた本。統計やる人なら知っておきたい最低限のことが網羅されている。日本語の本で一冊でこれだけ網羅しているのは見たことがない。練習問題の回答は載ってないけど*1、定理に一つ一つ証明が載っていて僕は好きなつくりです。

集合知プログラミング

集合知プログラミング

理論の人には「なんだ、この程度か」という感じかもしれないですが、実際に動くコードが載っているというのが非常に大きいです。また、理論は分かるんだけど、それをどういうデータ構造とかに落とし込めばいいのか分からないという人にお勧めだと思います。僕はその辺が苦手なんで非常に助かりました。Pythonで書いてありますが、あまり癖がない書き方で書いてあるのでメイン言語がPythonでない人でも大丈夫だと思います。僕は遺伝的プログラミングの章をRに移植したりしていました。

• 遺伝的アルゴリズムをRで書いてみた - Seeking for my unique color.

最近はてぶされていたナイーブベイズとかのやつはRubyでもやったりしました。理論で分かるのと実装して分かるのは違った理解が得られたりするので両方やってみるのがお勧めです。

パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測

パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測

PRML本とかビショップ本とかで有名。毎週木曜日にこれの読書会をやっています。パターン認識とか機械学習のことをこれだけ網羅している本はあんまりないんじゃないかな。僕は機械学習とかは専門ではないためそんなに時間は割いてられない、ということで日本語なのがものすごく助かります。数式だけではなく、実際の図や使用されたデータをWebページからダウンロードなどもできるのでそういう点もよいかなあと。巻末のほうにある行列ベクトルとか変分法とかその辺も役に立ちます。また、"ベイズ理論による"とは書いてありますが、大体のケースにおいて頻度理論とベイズ理論が比較されながら書いてある付近もgoodだなあと思います。

ベイズ理論のほうをとりあえず勉強しておきたい、という人には下記の3冊がお勧め。

• ベイズ統計入門
  • ベイズがどういうものかをざっくりと理解したい人向け。最初の一冊としてはいいかなと思う
• ベイズ統計学入門
  • PRMLの二章とかで転んだ人向け。結構丁寧に証明とか数式が書いてあるので納得できる
• 入門ベイズ統計―意思決定の理論と発展
  • 結構マニアックなことまで書いてある本。無情報事前分布の決め方で登場するジェフェリーズルールとか。PRMLでは十分統計量の話が2章を中心に出てくるけど、なんで大事なのかは書いてなかったりする。だけど、この本とかを追うと分かったり

集合・位相入門

集合・位相入門

こちらも毎週読書会をやっているもの。集合位相の本の中でもたぶん一番いい本なんじゃないかと思う。かなり詳細に証明が書いてあるし。集合位相とはちょっと違うけど、ルベーグ積分の本だとルベーグ積分30講 (数学30講シリーズ)が分かりやすかった。たぶん来年はもうちょっと固い本を買うと思うけど、最初の一冊としていいと思います。

回したい＞＜

バトンとかmixiっぽくてあれなんですが、一方的にお勧めの本を知りたい人を列挙してみる＞＜。時間があったら是非お願いしたいですです＞＜。

• id:Hash
  • もう半分アルファなんとかーなHash先生がお勧めの本が知りたいです。自己啓発とかLifehackとか
• id:ichanさんこと二階堂さん
  • Twitterとかだとバイオ系以外の本の話が色々聞けるのですが、Blogではあんまりそちらの話が出てこない!ということでBlogでもよい本を紹介して欲しい＞＜
• @tkf
  • NNとか専門絡みで面白い本、おすすめの本を教えて欲しい＞＜

ref

• 2007年のyoshid50お薦め集 - Seeking for my unique color.

*1:うちだと先輩が解いたやつが回答になってうれしいとかなんとか