検索技術背景のネタ帳

1. Amazonから出るよメールが届きました。
   上巻を購入したところ、やはりちょっと値が張るのですが、資料や図、例題が豊富で良書と思います。下巻は応用的な話し中心の様子。
   
   パターン認識と機械学習（下）
   
   
   
2. Wikipediaのキーワードでも、歴史的なところも含み、パターン認識・ネットワークと系・強化学習・サポートベクターマシンなどなど、気ワードてんこもりなのでざっくり見ると面白いです。
   
   Wikipedia：人工知能
   
   自分の場合、統計用開発言語のRと併せてチェックします。
   
   Rと複雑系(ニューラルネットワークとか)
   Rとベイズ理論
   
   Rとベイジアンネットワーク
   
   
   
3. CNETJapan記事(ベイズ理論と検索技術)は2003年※のものですが、含蓄あふれた文章で参考になります。
   ※Michael Kanellos著　2003/03/17
   
   
   中でもベイズ理論の「物事の起きうる可能性は、その事柄の過去の発生頻度を利用すれば推測可能」と「推論の土台に確率論が潜んでいる」いうメッセージには強く惹かれました。
   
   ひとの勘や直感、虫の知らせといったものが、自身の経験や、過去に刷り込まれた指導体験などをベースにしているのではないかという思いが言葉に込められている気がしました。
   
   
   

関数型言語とPerl 下調べ編

関数型言語というものは、Lispやその派生言語を含めるとたくさん存在しているのがわかった。

以前取り上げたR言語は、プログラムの勉強をJavaから入った自分としては手続き型と似てる面も見られたので良いなーと感じていたが、、それについて言及してくれてる先達がいました。

http://d.hatena.ne.jp/wasisan/20080311/p1

　・Schemeのような静的スコープが統計計算に適していること
　・リスト処理言語としてのRはgood とのこと


「言語の用途で適不適が決まる」「種(改め言語)の多様性と繁栄衰亡」など考えるのは面白い。


そういえば、"Perl6 " はHaskell の上に実装されたPugs(?) がベースになるとか何とか。。

→Andrey Tang さん
YAPC2006 概要 とHaskell プレゼン（←こちらはぜひ）

(ただこのプレゼン見てたら Jifty もいいかもと。。)


Perl5 と Perl6 の違いはやはり先達++。



あとおまけで、自分が Perl にハマった理由は、(勘違いもあるかもだけど)Unix と C が仲違いしているのをつなぐために生まれたところ。いやはや子は鎹。。

それと、これは Unix の思想なのかもしれないけど、単位と単位を結ぶ、上書きする、それでも動く～な発想が油絵具に似てると感じたところからでした。。

R言語入門編

届きました。。

		The R Tips―データ解析環境Rの基本技・グラフィックス活用集 著者： 舟尾 暢男 (編集)
		Rの基礎とプログラミング技法 著者： U.リゲス (著), 石田 基広 (翻訳)

R言語の参照URLは以下。

Rとは?何ができるか?とか → http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/link.html
R-tips プログラミング→ http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r.html
RjpWiki → http://www.okada.jp.org/RWiki/


関心をもったきっかけは、「多変量解析とグラフィカルな統計をしてみたい＆微分方程式を解く言語に触れたい」の2点に尽きます。

解いてみたい関数は下記書籍にあるので近々に挑戦してみます。

　「複素ニューラルネットワーク」 廣瀬　明　（サイエンス社、　SGCライブラリ　38）

複素ニューラルネットワークのネタはこちら。。