アイアナブログ 〜統計学・機械学習・AI〜

データコンサル会社アイアナのブログ。統計学、Rを使ったデータ分析、Pythonを使ったAIなど

プレPRML勉強会(第一回、第二回)を行いました。

パターン認識機械学習(略称:PRML、ぷるむる)』の勉強会を行っています。

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

とはいっても、いきなりPRMLから読み出すのはキツいですので、まずは鹿島先生の学部3年生向けの講義資料に沿う形で、「プレ」勉強会を行いました(勉強会の案内はこちらのFacebookページで)。


第一回は概論1〜3だったのですが、20:00くらいから始めて3時間くらいかかってしまいましたorz 先生の資料を読みながら、引っかかるところを議論・説明するという形で進めると、「尤度」とか基本的な概念をどう説明するかとかで結構時間がかかるのですよね。また第二回は回帰1、2でしたが、この回も「ベイズ推定」の説明でかなり手間取り。勉強会の後に「ベイズは宗○みたいなものです」とか「ベイジアン vs. アンチベイジアン」とかって話が出る始末(笑)


でも、あながち笑い話ではなくて、この「R. A. Fisher 21st Century」という論文には「ベイジアン、頻度論者、フィッシャリアン(尤度論者)」の三者構図がうまく書かれています。

なにはともあれ、PRMLは多くの事がベイズを中心にして書かれています。「そういう計算方法だ」と割り切って考えれば特に詰まる事無く進むのですが、せっかく皆で勉強会を開いているので、少しでも意見交換はしたいところ。いろんな意見があって面白いですね。


他に面白かったのは、正規分布の数式は覚えにくいですね〜って話から発展して「正規分布の歌」を発見したり、条件付き確率で出てくる記号「|」の読み方が「ぎぶん」とか「ぱいぷ」なんだ〜ってのを再認識したり。


ちなみにもう一冊、機械学習の手法を網羅的に説明されている分かりやすい本があります。

多変量解析入門――線形から非線形へ

多変量解析入門――線形から非線形へ

こちらは『多変量解析入門』という題名ですが、サポートベクターマシンSVM)とかもあり、入門にはとても良い本だと思います。本当でしたらこの本をマターリと読んでいきたいところですが、PRMLのいばらの道へと進むための「プレPRML勉強会」なわけです。


週一で開催する予定なので、一ヶ月後には「プレ」が終わります。その後「真PRML勉強会」へと無事に進めると良いのですが笑