熱力学的極限
朝5時半起床。今日は月曜日。晴れ。
朝食は本厚木のカフェでモーニング。
午前中、一発目は、渡辺澄夫先生の「データ学習アルゴリズム」の本を読んだ。
４．３節の特異計量をもつモデルの学習理論を読んだが、
遂に特異点問題が出てゼータ関数が、そして佐藤幹夫のb関数と
広中平祐の代数多様体の特異点解消（ブローアップ）が出てきた。
うーん。さっぱり分からん。
とりあえず、４．４節の統計物理学の方法の手前で読むのをやめた。
相変わらず難しくて、斜め読みしかできない。
小一時間程読んで、「パーフェクトJava」に手を付け始めた。
昔、勉強したJavaは言語仕様がすっきりしていたのに、何でこんなに汚くなってしまったのか、疑問。
とりあえずネットワークの前まで読んで、集中力が切れた。
できれば「パーフェクトJava」は明日には読み終わりたい。（但しJavaFXは除く。）
後、「Effective Java」を読み始めた。
で、"はじめに"だけを読んで、再び渡辺澄夫先生の「データ学習アルゴリズム」を読んだ。
ここで熱力学的極限（サンプル数とパラメータ数の比を固定したまま両方の値を無限大にする極限）
という言葉を初めて知った。統計物理学と機械学習の関係についてもっと知りたい！
ということで、@ML_deepさんの記事を再びフォロー。
@ML_deepさんにツイッターで入門書的な本を紹介してくださいって聞いたら、以下の本を
勧められたので、渡辺澄夫先生の「データ学習アルゴリズム」を読み終わったら、この本を
読もうと思います。
また友人から以下の本を勧められたので、この本も読まなきゃです。
・熱・統計力学 (物理入門コース 新装版) 戸田 盛和著
今日は定時で帰れました。
明日も引き続き渡辺澄夫先生の本とJavaの勉強に励みます。
ああ、Meは熱力学的極限の中、引き裂かれてしまいたい。。。
寝る。
【今日の読書】
・データ学習アルゴリズム (データサイエンス・シリーズ) 渡辺 澄夫（P.164/183読了）
・データ学習アルゴリズム (データサイエンス・シリーズ) 渡辺 澄夫（P.164/183読了）
・改訂2版 パーフェクトJava 井上 誠一郎著（P.425/584読了）
・Effective Java 第3版 Joshua Bloch著（P.4/374読了）
・現場で使える! NumPyデータ処理入門 機械学習・データサイエンスで役立つ高速処理手法 (AI & TECHNOLOGY) 吉田拓真著（P.123/511読了）
・変分ベイズ学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 中島伸一著（P.38/144読了）
・データ分析ツールJupyter入門 掌田津耶乃著(P.352/438読了)
・Matplotlib&Seaborn実装ハンドブック (Pythonライブラリ定番セレクション) チームカルポ著（P.162/314読了）
・退屈なことはPythonにやらせよう ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング Al Sweigart著（P.184/549読了）
・pandasクックブック ―Pythonによるデータ処理のレシピ― Theodore Petrou著（P.133/360読了）
・Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 (AI&TECHNOLOGY) 寺田学著（P.269/316読了）
・2週間でできる! スクリプト言語の作り方 (Software Design ｐlus) 千葉滋著（P.118/361読了）
・線形代数セミナー: 射影,特異値分解,一般逆行列 金谷健一著（P.35/141読了）
