はじめてのパターン認識を読み終える

はじめてのパターン認識

一言で言うといい本でした。

難易度とか

　数式多めですが、過去に説明したことをあまり端折らず繰り返してくれるので、 前のページに何度も戻りながら進むと行ったことがあまりなかった。 それでも中級者向けに作られているので、機械学習の大雑把なイメージと線形代数、微積分、確率等の初歩を理解してないと序盤から躓くと思う。

難しかったところと自分の変化

　自分はSVMあたりから理解するのにかなり苦しんだ。 ラグランジュ未定乗数とは？カーネル法？？？といった感じで、出だしから苦戦した。 （この後、カーネル法の多次元への写像の理屈を理解して感動した。）

　この辺りからだと思うがWikipediaの説明が分かりやすいと感じはじめた。 Wikipediaの数学系記事は分かり難いと思っていたのだが、はじパタという応用方法を目の当たりにしながらだと、スッキリと頭に入ってくることに気づいた。苦手意識が克服され本当によい経験になった。また最終章のランダムフォレストには強く惹かれたので、これは実際に何か作って試してみようと思う。

意識した点と痛感したこと

　今回は直感的なイメージに拘って本を読んだ。

• 式がどんなことを表しているのか？
• どんな作用を果たしているのか？
• 数式のどんな特徴をつかって応用しているのか？
• 内積？外積？スカラー？ベクトル？行列？
• etc

かなり想像力が鍛えられたけれど、線形代数と確率に対する想像力の低さを痛感したので、はじパタを繰り返し読んだり、数学の入門書を読んだりして基礎力を高めていきたい。

　ちなみに微積については、式の展開に苦戦したがパターン認識だと「微分≒最適化」、「積分≒確率等の連続値の総和」くらいに考えておけば基本的によかったので、それほど苦しめられなかった。

今後

　これからについてですが、しばらくプログラミングの学習に戻ろうとおもう。 数学的な知見が深まってきたので、加速したいところですが 転職の身としては、もう少しアウトプットが欲しいのです。 ただ、すでにはじパタの内容が記憶からこぼれ始めているので、定期的にこの分野に戻ってこなとダメですね。