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。 プログラミングのための線形代数 Machine Learning by Andrew NG@Stanford フリーソフトで作る音声認識システム フリーソフトではじめる機械学習入門 はじめてのパターン認識 プログラミングのための確立統計 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。 深層学習（岡谷貴之） 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。