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About connecting the dots.

statistics/machine learning adversaria.

入門はじめての統計的推定と最尤法

入門はじめての統計的推定と最尤法

入門はじめての統計的推定と最尤法

本業ではコードを書いたり応用的な統計処理はするものの,基礎的な統計学周りの知識について見直す機会がほとんどないので,定期的にちゃんと復習しておかないとなぁという風に思うわけです.ということで,そういや最尤法ってどんなんだったか細かい部分忘れたなぁということで,買って読んでみました.

Amazonでも既に中古品しかおいてないようで,絶版なのはやむなしという感じのニッチ市場向けの本です.中身は,最尤法とは何ぞやという部分と,具体的な最尤法の式の立て方と展開の仕方の部分だけにフォーカスして,延々と式展開を書いているという,割とわくわくする本です.誰向けかといわれると,計量系の心理学・経済学の修士学生がターゲットなのかなぁという気がしています.理工系の学生向けにしては数式の書き方と処理の仕方がベタすぎるので.でも個人的な所感では,心理学・経済学の院生でこの手の数式処理をしっかり理解した上で統計処理をしているのって,よくて3割程度かなぁという感覚です.ので,すっごい狭い市場向けの本だよなぁと思う次第.

個人的には,EMアルゴリズムのあたりの説明が載っているとよかったなぁと思うのですが,残念ながら徹頭徹尾最尤推定法の解析的な式変形に終始していた本でした.まぁその辺りを理解したいのであれば,割とお勧めできるかも.ただ微積とlogとΣとeを含んだ式変形にある程度なれていない人だと,ページを見ただけでめまいを起こすような気がしますが...

まぁもっとアドバンスドなことをしようというのであれば,PRML読めよという話になる気はするんですが,あれを仕事の合間に一人で読むのはさすがにきつすぎる... ということで,おしゃれstatisticsの資料とか.わかりやすくまとまってますね,これ.

そんなわけで,もう少し数学の復習をしようと,だいぶ評判の良かった以下の本をポチっておきました.

これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで

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これなら分かる応用数学教室―最小二乗法からウェーブレットまで

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