コロナの世の中になって、
運動不足解消に「体幹ウォーキング」を始めた。
この歳になって体幹バランスに注目している
１年が経ち、
そろそろ、本格的なトレーニングを！
と、筋トレや「体幹ランニング」を始めたら、
いきなり肉離れになった。
運動音痴の身体にランニングは荷が重すぎた？
やっぱり、自分に運動は向いていないのか❓
ならば、
身体の筋トレではなく、
ＡＩ学習の筋トレ、数学・統計学を再開しよう(ちょっと強引)。
取り組むのは、
ＡＩ学習には欠かせない「ベイズ統計学」。
脳みそは肉離れしないけれど、
まずは肩慣らしで、
『図解 ベイズ統計「超」入門』を手に取った。
気軽に読めるのでおすすめ。
基礎となる「ベイズの定理」とは、
事後確率 ＝ (尤度 ✖️ 事前確率)／ データが得られる確率
で、それを有名な「モンティ・ホール問題」で確認。
さらに、
迷惑メール振り分けで有名な「ナイーブべイズフィルター」の例で、
「理由不十分の原則」と「べイズ更新」をチェックする。
ここまでが前説部分。
そして、
いよいよ本丸の「ベイズ統計学」。
ベイズ統計学は「確率分布」が主役の統計学
という。
説明なしに数式がバンバン出てくるが、
『マンガでわかる統計学』で、
確率変数やら確率密度関数、正規分布を学習していたので助かった。
最初の一冊はこれで決まり！
本書は説明が薄い分、２、３時間で通読できる。
肩慣らしを済ませたら、
『完全独習 ベイズ統計学入門』か、
3年前に買ったまま。
それともこっち？
『ランニングする前に読む本』
右側の本。スロージョギングのすすめ。
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