２０１５年８月７日

これからの研究のために機械学習を勉強しようと思ったです。
機械学習学習、あるいはメタ機械学習。

以下の書籍（またはオンライン講座）で機械学習について学んで行く予定です。
実践を意識して、できるだけ自分の手でコードを書いて身につけられる教材を選んだつもりです。

1. プログラミングのための線形代数
2. Machine Learning by Andrew NG@Stanford
3. フリーソフトで作る音声認識システム
4. フリーソフトではじめる機械学習入門
5. はじめてのパターン認識
6. プログラミングのための確立統計
7. データ解析のための統計モデリング入門

２はCourseraというオンライン講座（MOOC)で開講されています。
スタンフォードのAndrew Ngが教えてくれるそうです。たのしみ。

上記の教材をこなしたら、ビショップ本も読めるようになるのかしらん。
とりあえず、次の実験の解析法を具体的に考えられるくらいになるのが
当面の到達目標。

あと、以下の本も時間があるときに読んでおきたい。

1. 深層学習（岡谷貴之）
2. パターン・記号統合　基礎と応用―ペットロボットのペットらしさを求めて（不確実情報利用技術調査専門委員会, 電気学会不完全）

余裕があれば、随時、教材の感想を書いていく予定です。