2019年GWに読んだ本

とりあえずざっと読んだ程度で、細かくは読んでいません。内容の理解が間違っている可能性がありますのでご注意ください。


高次元の統計学 (統計学One Point 11)

高次元の統計学 (統計学One Point 11)

d次元のデータについて標本数nのとき、従来は n >> d を仮定していたが、この本では d >> n を仮定しています。
例えば10000次元のデータでサンプル数100とかのケース。
これを分析するのに、標本共分散行列ではなく双対標本共分散行列というのを使うというのがメインの手法です。
d x d 次元の標本共分散行列の固有値固有ベクトルを、 n x n 次元の双対標本共分散行列の固有値固有ベクトルから計算できるということを最初に紹介しています。

従来のPCAは本書で書かれているようなデータには適用できないので、本書ではノイズ掃き出し法(ベクトルの各次元のパラメータが互いに独立)とクロスデータ行列法(互いに独立と仮定できない場合)という2つの手法を紹介しています。
高次元ベクトルにおける平均ベクトルの推定も説明されています。さらに、高次元データに対する二値分類の方法も紹介しています。
私の扱うデータではこの手法を活かせる機会がかなり多そうなので、どこかで試してみようと思いました。


全くの初学者向けなのに、Dockerでコンテナ起動するとこから始めるし、チャットボットのアプリをローンチするためにテキスト解析回り(MeCabとか正規表現とか)をやったりWebアプリを作るためにDjangoJQueryに触ったりと、意図してたくさんのライブラリやツールに触れさせる作りになっていて、なかなかおもしろい本でした。
とはいえ自分は初学者ではないので、誰かこれからPython始めたいという人でこの本を読んだ人の感想を聞いてみたいものです。


統計解析が主体で、機械学習等の流行りの技術の話はあまり出てこないですが、従来の商品売買の分析ではなくサービスの分析というところに主体を置いて概要を説明するというスタンスの本なので、切り口が違って面白いです。
アンケート結果からの統計解析から始まり、6章ではベイジアンネットワーク分析を紹介しています。
全くの初学者向けの入門書ではなく、既に他分野である程度の知識がある人向けの入門書になっていて、内容はそこそこ高度な割に、実際に使えるようなテクニックが書いているわけじゃないので、人によっては役に立たない本って判断するような書籍かもしれないです。
内容的には「きちんとした、サービスデータの解析についての有料まとめブログ記事」に近い感じです。

私の場合、まさにこの分野の解析手法について知りたかったのでとても有益な本と感じました。


人気の本だけあって、非常にわかりやすいいい本でした。
グラフの使い方とかも書いてあるのでダッシュボード作成とかの参考にもなりそうです。


ペーパープロトタイピング 最適なユーザインタフェースを効率よくデザインする

ペーパープロトタイピング 最適なユーザインタフェースを効率よくデザインする

これを真面目に実践しようと思うと、想像以上に手間がかかって、簡単なデモアプリとかだと、この手間より普通にアプリ作った方が早そうな気がしてきます。
とはいえ、手法としてはとても面白いので、どこかで試してみたいです。

今年はラグビーワールドカップもあるということで、読んでみたラグビー漫画。手にとってから初めて、「ここから今は倫理です。」と同じ作者の作品だと気づきました。

「ここから今は倫理です。」は、独特な雰囲気の教師漫画でしたが、ALL OUT!!は正統派のスポーツ漫画。絵にクセはあるので好みは分かれるでしょうが、この作者の勢いのある表現は私はとても好きですね。

面白いなと思ったのは、コーチや教師目線のエピソードが結構散りばめられていることです。自分も年なのか、こういう高校生のスポーツものを見ると保護者視点で見るようになってきて、そういう自分にはこの視点はとても興味深く感じました。

なので、個人的に一番好きなエピソードは、8巻のコーチ・顧問による飲み会の回ですね。

指導者は常に、子供を驚かせる張本人じゃなきゃならない。……突然、海に連れてったりしなさい。突然、相撲させなさい。もちろん明確な意図を伝えてね。"この人についていけば、なにか起きるかも"って思うだけで、意外とみんなついてきてくれるもんですよ。
(ALL OUT!! 8巻 p159-161


17歳の日本人の少年を主人公にした、アイスランドでの生活と人々とのやりとりを描く漫画。一応ストーリーがあったり、主人公の少年が機械の心を読み取れる超能力者だったりしますが、メインはなんといってもアイスランドの紹介で、とてもいい観光漫画です。