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読んだ本の数：4
読んだページ数：1182 ナイス数：277  中国の歴史(一) (講談社文庫 ち 1-27 中国歴史シリーズ)の感想夫所有。三皇五帝から、夏、殷、周、春秋と戦国の過渡期くらいまで。神話面白い。夏の遺民が杞に住んでいて、「杞憂」は亡国の民が馬鹿にされていたんだ、とか。殷王朝が始まったときの国号は「商」で、殷の遺民が肥沃でない土地に住み交易で稼いだので「商業、商人」とか。共伯和という人が政治してたから「共和制」とか。漢字の意味で目から鱗のエピソードが多くて楽しい。昔は天下の範囲内じゃなかったところに、南に楚が出てきて、呉や越が出てきて。春秋戦国はワケわからん時代だったのが、これ読むと少しわかった気になる。終わり近くに孔子。 読了日：04月04日 著者：陳 舜臣  ベイズ推定入門 モデル選択からベイズ的最適化までの感想2018刊。MCMC法を勉強せねばならず本を探していたら夫に「ベイズ推定でしょ」と言われ、職場本棚のコレを思い出す。P(X|Y)、事後分布、尤度！ 別文献で意味わからず放置してた用語を解説してくれたよ！ 《どんな事前分布でやるかは人為的と言われても仕方ない。代わりにそのモデリングの良さを客観的に評価する方法をしっかりと確立》道理で論文で評価部分が長いわけだ。前提条件の確率（事前分布）と条件付き確率（データ）⇒逆の条件付き確率（事後確率分布）。事後分散で信頼度。マルコフ連鎖モンテカルロ法は計算の手法の一つ。 読了日：04月10日 著者：大関真之  機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習までの感想2016刊、職場本棚。シリーズ2冊目のベイズ推定を先に読んだら、1冊目にもMCMC法出てきたらしいのでこちらへ。お妃が魔法の鏡に誰が美しいか尋ねたら、美しさを数値化してデータ入力しろと答えてくる(笑)。後半は画像をそのまま入力して、ピクセル隣同士の関係を考えるときにマルコフ連鎖モンテカルロ法。時間かかり過ぎるのですぐ別の方法になったが、私は数えられる程度のデータしかないし。お妃の美しさではなく国内の不作問題だけど、分離超平面とかサポートベクターマシンとか非線形変換の話が面白かった。次はベイズの他書探そう。 読了日：04月12日 著者：大関真之  ベイズ統計学 (やさしく知りたい先端科学シリーズ1)の感想職場本棚、2017刊。前半は、赤白の玉が入った壺3つと「取り出したのは赤」という結果から、どの壺から出たか推理するとか。わからないから、とりあえず事前確率1/3と置く。エクセルで可能なレベルでシグモイド関数、二項分布、ポアソン分布、ベータ分布、ガンマ分布、正規分布のグラフ描いて事後分布を見て解釈とか、簡単で具体的な例で説明してくれて面白い。正規分布×正規分布＝正規分布。後半は、ベイズ統計はこんなことにも使えるよ、と事例を紹介してる感じで、これ読んだからといって理解できない。R言語って統計ソフトだったのか。 読了日：04月17日 著者：松原 望 読書メーター
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