こんにちは。
今日は、統計学とか機械学習、多変量解析あたりの勉強(意味範囲が広い笑)の方針を立てようと思い、ブログに記録を残しておきます。
〇これまで勉強してきたこと
今までも、統計とか機械学習系の勉強は、
・統計学にゅうもん(基礎統計学)←東大のやつ
・演習 確率統計(サイエンスライブラリ)
・わかりやすいパターン認識
・わかりやすいパターン認識(続)
・パターン認識と機械学習(これは今読んでいるやつ)
をやってきました。
〇統計を勉強する目的
まぁどうせ勉強するなら、「勉強しました」みたいな証明書じゃないけど、そういうものがほしいなと思って、とりあえず「統計検定1級」を今年中にとることにしました笑(結構ピンチ)
んでもって、さらに研究室でRも頻繁に使うことになったので、これも合わせて勉強しちゃおうと思っています。
つまり、統計とRの二つを勉強して、おまけに統計検定1級をとり、研究やこれからの活動につなげていこうという欲張りなプランなのである。
勉強する分野
統計と言っても、範囲が広すぎるので、自分の専攻している/将来付きたい仕事などに関連する分野に絞って勉強します。
と思って、結構どう勉強するかとか調べたんですけど、とりあえずのところは、
・統計の基礎的なところ(分布とか)
・尤度/回帰
・機械学習
・多変量解析
あたりをしっかり勉強するのがいいのかなと。これでも範囲が広い気がするが、とりあえずは大雑把に。
サイトは、様々見たのですが、これがよかったかな。
d.hatena.ne.jp
〇勉強スケジュール
勉強は、統計検定の日程をもとに、やっていきます。
・6月21日:統計検定2級/準1級受験
・11月29日:統計検定1級受験
とまぁこんな感じで日程が決まっているので、
~6月21日:統計の基礎的なところ/尤度/回帰
6月21日~11月29日:多変量解析/機械学習系などなど
といった感じで勉強をしていこうかと。
とりあえず、6月21日までに、
・統計検定2級、準1級過去問
・統計学入門(基礎統計学)←東大のやつ
統計学入門 (基礎統計学) | 東京大学教養学部統計学教室 | 本 | Amazon.co.jp
・演習 確率統計(サイエンスライブラリ)
株式会社サイエンス社 株式会社新世社 株式会社数理工学社
・稲垣宣生著 数学シリーズ「数理統計学」(改訂版)裳華房
数理統計学 (数学シリーズ) | 稲垣 宣生 | 本 | Amazon.co.jp
をやろうかなと。統計の基本的なところと、回帰、尤度まで扱っているので、このあたりをしっかり勉強すれば十分2級はとれるかなと。
準1級は、ちょっとわからないが。。。
6月21日が終わったら、また別記事で、それ以降の学習計画を立てていこうかなと思います。
それでは、今日はこの辺で!