機械学習独習ロードマップ（自分用）

会社を辞めるまでの有給消化期間中に、機械学習を勉強(する/してる/した）こと一覧です。

## 数学
+ [x] [元気が出る数学II] (https://www.amazon.co.jp/dp/4866151056/ref=asc_df_48661510562590471/?tag=jpgo-22&creative=9303&creativeASIN=4866151056&linkCode=df0&hvadid=311579908460&hvpos=1o1&hvnetw=g&hvrand=12318252994300294440&hvpone=&hvptwo=&hvqmt=&hvdev=c&hvdvcmdl=&hvlocint=&hvlocphy=1028852&hvtargid=pla-636954909769&th=1&psc=1)
  + 三角関数
  + 対数
  + 微積
+ [x] [新編 高専の数学2](https://www.amazon.co.jp/新編-高専の数学2-第2版・新装版-田代-嘉宏；難波-完爾/dp/4627048238)
  + 微積
  + ベクトル
  + 行列
+ [x] [新編 高専の数学3](https://www.amazon.co.jp/新編-高専の数学3-第2版・新装版-田代-嘉宏/dp/4627048335/ref=pd_lpo_sbs_14_t_0?_encoding=UTF8&psc=1&refRID=GBT4XGZS9GW2304MBZ3N)
  + 微積
  + [ ] 微分方程式 -> 必要?
  + 確率
  + 統計
+ [x] [完全独習 統計学入門](https://www.amazon.co.jp/完全独習-統計学入門-小島-寛之/dp/4478820090)
  + t検定
+ [x] [マンガでわかる統計学入門](https://www.amazon.co.jp/dp/B01I9IJHDA/ref=dp-kindle-redirect?_encoding=UTF8&btkr=1)
+ [ ] [統計学キャンパスゼミ](https://www.amazon.co.jp/dp/4866151021/ref=asc_df_48661510212590471/?tag=jpgo-22&creative=9303&creativeASIN=4866151021&linkCode=df0&hvadid=310844024129&hvpos=1o1&hvnetw=g&hvrand=9282854244759637410&hvpone=&hvptwo=&hvqmt=&hvdev=c&hvdvcmdl=&hvlocint=&hvlocphy=1028852&hvtargid=pla-627339391834&th=1&psc=1)
  + -> 式の導出を飛ばしているのでもう一回やる
+ [x] [線形代数キャンパスゼミ](https://www.amazon.co.jp/スバラシク実力がつくと評判の線形代数キャンパス・ゼミ―大学の数学がこんなに分かる-単位なんて楽に取れる-馬場-敬之/dp/4866150556/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1550797047&sr=8-1&keywords=線形代数+キャンパス+ゼミ)
+ [x] [微分積分キャンパスゼミ](https://www.amazon.co.jp/スバラシク実力がつくと評判の微分積分キャンパス・ゼミ―大学の数学がこんなに分かる-単位なんて楽に取れる-馬場-敬之/dp/4944178204)
+ [x] [プログラミングのための線形代数☆](https://www.amazon.co.jp/プログラミングのための線形代数-平岡-和幸/dp/4274065782)
  + ジョルダン標準形まで
  + -> 評判通り良い
+ [ ] [これならわかる最適化数学☆](https://www.amazon.co.jp/これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで-金谷-健一/dp/4320017862)
  + [x] 2次形式の標準形
  + [x] ラグランジュの未定乗数法
  + [x] 勾配法, ニュートン方, 最小二乗法
  + [x] 統計的最適化
  + [ ] 線形計画法
  + [ ] 非線形計画法
  + [ ] 動的計画法
  + -> これやらないと線形代数と最適化の繋がりがわかんなくて勉強するモチベーションが上がらないので、もっと早く入手して目を通したほうが良かった
+ [ ] [PRML(上)](https://www.amazon.co.jp/パターン認識と機械学習-上-C-M-ビショップ/dp/4621061224)
 + [ ] 第1章 序論 -> エントロピーわからない
+ [ ] [パターン認識と機械学習の学習](https://www.amazon.co.jp/パターン認識と機械学習の学習―ベイズ理論に挫折しないための数学-光成-滋生/dp/4873101662)
  + -> PRMLの序論の説明はほぼない

## プログラミング
+ [x] [Python言語によるプログラミングイントロダクション](https://www.amazon.co.jp/世界標準MIT教科書-Python言語によるプログラミングイントロダクション-第2版：データサイエンスとアプリケーション-Guttag-John-V-ebook/dp/B075898L2W/ref=pd_sim_351_1/353-8203192-8114940?_encoding=UTF8&pd_rd_i=B075898L2W&pd_rd_r=2f81c7bd-363d-11e9-88aa-d543ab6598b1&pd_rd_w=TVWNI&pd_rd_wg=3xg8Z&pf_rd_p=b88353e4-7ed3-4da1-bc65-341dfa3a88ce&pf_rd_r=18BPNZJ3AM7GWNDW3TM8&psc=1&refRID=18BPNZJ3AM7GWNDW3TM8)
  + プログラミング基礎
  + 統計 -> 小話が面白い
  + 機械学習初歩

## 機械学習全般
+ [x] [集合知プログラミング](https://www.amazon.co.jp/集合知プログラミング-Toby-Segaran/dp/4873113644)
  + -> 昔読んだ
+ [ ] [Python機械学習プログラミング](https://www.amazon.co.jp/dp/B01HGIPIAK/ref=dp-kindle-redirect?_encoding=UTF8&btkr=1)

## Deep Leaning
+ [ ] [ディープラーニングがわかる数学入門](https://www.amazon.co.jp/dp/B071Y3RNL3/ref=dp-kindle-redirect?_encoding=UTF8&btkr=1)
  + 「ディープラーニングをExcelで体験できる」...
+ [ ] [深層学習](https://www.amazon.co.jp/dp/4061529021/ref=asc_df_40615290212590471/?tag=jpgo-22&creative=9303&creativeASIN=4061529021&linkCode=df0&hvadid=295719984664&hvpos=1o1&hvnetw=g&hvrand=13376590507997450382&hvpone=&hvptwo=&hvqmt=&hvdev=c&hvdvcmdl=&hvlocint=&hvlocphy=1028852&hvtargid=pla-523989708426&th=1&psc=1)
  + -> ざっと読んだ

## 自然言語処理
+ [ ] [言語処理のための機械学習入門](https://www.amazon.co.jp/言語処理のための機械学習入門-自然言語処理シリーズ-高村-大也/dp/4339027510)
  + [x] 必要な数学的知識 -> この章こそが人類が求めていたものでは?

## まとめ
自分は大学の教養の数学の時間は寝ていたので、ほぼ0から勉強し直すはめになっている。勉強したやつを記憶する方法が全くわかっていないので、同じような内容をいろいろな本で学んでいるかんじになっている（ラグランジュの未定定数法とか）。

上から抜けていそうなのは、信号処理の知識とかな気がする。そっちに手を出すと、フーリエ変換とかウェーブレットとかも勉強しなきゃいけなそうなのでさらにボリューミーになりそう。だがどうせさらに数学勉強してもPRMLで詰まるので、早々にkaggleとかをやり始めたほうが建設的かもしれない。

## 参考
+ http://kinokoru.jp/archives/1289
+ http://kinokoru.jp/archives/1425
+ https://kcs1959.jp/archives/4231/research/ml_ganbaruzoi