猫、将棋、凧

最近の記事

著者:渡邊 大門(編)
出版社:東京堂出版
ISBN:978-4-490-21003-3
リンク:群馬県立文書館 「インターネット古文書講座」
メモ:戦国大名が残した古文書(主に、合戦に関係した内容の書状・手紙)の入門書です。
古文書の写真(くずし字)、活字化された原文(釈文)、くずし字の解読技法のポイント、読み下し文、現代語訳、解説(書状の背景など)が、載っていました。
著者:西股 総生
出版社:学研プラス
ISBN:978-4-05-406038-8
リンク:amazon.co.jp 「戦国の城」
リンク:ぽちっと東国の城 「土の城 基本用語」
リンク:攻城団 「高根城」(復元整備された中世山城)
リンク:Googleブックス 「図説 戦う日本の城 最新講座」(山下城 縄張り図) [表示されない場合はブラウザの再読み込みボタンを押してみてください]
リンク:ウィキペディア 「山下城 (摂津国) 城山」
リンク:★甚の山城日記★ 山下城 「山下城の画像 」
リンク:山城賛歌 山下城跡(兵庫県川西市) 「城郭概念図」
リンク:YAHOO! 地図 「山下城 地図」(城山)
リンク:YAHOO! 地図 「山下城 登城口の地図 」
リンク:北摂津守の剣戟乱舞 「山下城 登城口の写真」
リンク:全国遺跡報告総覧 「豊能町歴史文化財紀要、西畦野下ノ段・井戸遺跡」(山下城図、山下城址縄張図、広域、等高線・目盛尺つき)
メモ:戦国時代の「土の城」の楽しみ方・見方・歩き方・考え方を、入門者向けに紹介した本です。城跡踏査の季節は、積雪がなければ、断然、冬だそうです。冬場は、「下草が枯れているので、遺構が見やすい、また、歩きやすい」、「木の葉が落ちているので、視野が広く眺望がよくなり、敵を見張る方向や範囲の見当がつく」、「ヘビや虫の活動がおさまっているので、歩きやすい」と、いろいろ便利だそうです。

愉しそうに、とても具体的で、分かりやすく説明してありました。城跡を歩く前に読んでおくと良さそうです。

「土の城指南」とは考察が異なっている部分もある、小和田(著)「戦国の城」を読んだ後で、「土の城指南」を読みました。

西股(著)「図説 戦う日本の城 最新講座」(147頁)に、山下城(兵庫県川西市)の縄張り図が載っていました。たまたま、自宅から近いので、主郭背後にある見所の二重堀切などを見て来ました。山下城は、山下駅から登城口まで徒歩で約15分、登城口から主郭まで約20分、とお手軽ですが、とても滑りやすい道でした。登城口の目印は、「あぶない! このなかであそんではいけません 山下古城山管理委員会」と書いてある看板で、この看板が立っている坂道を登ると山下城へ着きました。
著者:C. E. Rasmussen, C. K. I. Williams
リンク:Rasmussen, Williams 「Gaussian Processes for Machine Learning」
リンク:オーム社 「ベイズ推定入門」
リンク:持橋 「ベイズ推定」(『応用数理ハンドブック』より)
リンク:岩波書店 「カーネル多変量解析」
リンク:持橋、大羽 「『ガウス過程と機械学習』サポートページ」
リンク:佐藤 「ベイズ的最適化 入門とその応用」
リンク:朱鷺の杜Wiki 「パターン認識と機械学習」(6章4節カーネル法ガウス過程)
リンク:Christopher Bishop 「Pattern Recognition and Machine Learning (Free PDF)」(「パターン認識と機械学習」の原書)
リンク:David Barber 「Bayesian Reasoning and Machine Learning」(19章 Gaussian Processes)
リンク:[追記] 上田、山田 「ノンパラメトリックベイズモデル」(ディリクレ過程を用いたノンパラメトリックベイズ推定)
メモ:「ガウス過程を用いた機械学習」の教科書で、大学院生・研究者向けに書かれています。

大関著「ベイズ推定入門」(オーム社)に、「カーネル法(カーネル関数)を用いたガウス過程」によるベイズ推定が紹介してあったので、手元にある「パターン認識と機械学習」の「6章4節カーネル法ガウス過程」を再読しましたが分かりませんでした。そこで、本書を(*印の付いてる項を除いて)読んでみました。また、カーネル法に関しては、赤穂著「カーネル多変量解析」(岩波書店)を近所の図書館で借りて読みました。
著者:大関 真之
出版社:オーム社
ISBN:978-4-274-22139-2
リンク:渡辺澄夫 「初めてのベイズ学習」
リンク:朱鷺の杜Wiki 「ベイズ推定」
メモ:ベイズ推定を、基礎から先端的な技術まで幅広く紹介した、理学・情報系の大学2年生以上向けの入門書です。

ベイズ推定の「基本的な考え方」・「機械学習との関連」・「本当に面白いところ」が、数式なしで文章とイラストで説明してありました。参考文献の章では、書店に並んでいる「ベイズ推定」関連の書籍は、この本のどの内容に対応しているのかが分かり便利でした。
著者:G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani
リンク:G. James 「An Introduction to Statistical Learning」[2013]
リンク:日経ビッグデータ 「ニューラルネットの歩んだ道、ディープラーニングの登場で全てが変わった」[2015]
リンク:朱鷺の杜Wiki 「パターン認識と機械学習」[2006] (日本語版Webページ)
リンク:T. Hastie 「The Elements of Statistical Learning」[2009]
メモ:学生向けに書かれた、統計的学習(機械学習)の入門書です。「実習 Lab」では、プログラム言語Rのプログラム・コード例を用いて、機械学習用ライブラリの使い方を紹介しています。

機械学習(教師あり学習、教師なし学習、強化学習)の一分野である「教師あり学習」と「教師なし学習」の、「基本となる考え方や着想」と「使い方や使用上の注意」が、説明してありました。難しい抽象的な数学や数式は使用しないで、簡単で具体的な例を使用して解説してありました。プログラム・コードに関する説明は少な目でした。

また、この本は発行されたのが2013年で、ディープラーニング(深層学習、多層ニューラルネットワーク)が大流行する前のためか、ニューラルネットワークについての紹介・説明はありませんでした。
「パターン認識と機械学習」[2006](大学3年以上向け)と「The Elements of Statistical Learning」[2009](大学4年以上向け?)には、ニューラルネットワークの説明がありました。

プロフィール

クロの写真。ポッポの写真。
クロ
黒猫のクロは、マタタビが大好きです。
メス 3.5kg (2000年 - 2016年)
ポッポ
白猫のポッポの好物は、烏賊、ちくわ、牛肉です。
メス 4kg (1986?年 - 2000年)

目次

(連絡先: PopoKuro)

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