今期は下記の科目を履修している。
【2020-2021 session: 全て選択科目】
- Machine learning
- Elements of econometrics
1は一昨年から勉強を続けており、今は10章中8章目の非線形の学習をしている。
本科目の指定参考書は2冊あり、8章ではメインではない方の参考書でGaussian processを学ぶ。回帰分析のようにパラメーターを使用してアウトプットを得るのではなく、そのアウトプットがガウシアンに従うという仮定のモデルで、アウトプットに対応する関数はインプットに当てはめる相関関数によって決まるという、これまた数式が常軌を逸している案件なのだが、それより厄介なのは、この補助的な方の参考書は全ての章を読むようには指定されていないから、前の章を読まないと内容がわからない説明が頻出するところにある。ポータルサイト上の手引きでは、Gaussian processについては理論的に深入りしなくていいとの前置きがあるが、深入りしなくても勉強を進めるのは大変だった。
もう2ヶ月くらい8章で苦戦している。今やっと章末問題に辿り着いた。
今季は期末試験を受けないが、4月にはひと通り終わらせる。
また、Rはどこかの時点で体系的に学ばないと駄目かも。文法の自由度が高くて少々混乱気味だ。
2は今季から進めており、13章中13章目の終盤まで進んでいる。
完了目標が今日だった。約2週間足が出そうだが、ほぼ予定どおり。
無論、今季の期末試験にトライする。
引き続き時系列データの回帰分析のテクニックを学んでいる。
2月からの復習によってスキルを確実に身につけたら、きっとすごいことになる。
復習に入ったら週5から週4に減らして、1の学習を1日追加しよう。
期末試験は今季も在宅仕様だそうだ。
試験会場の緊張感が恋しくもあるが、イギリスの現況があって、それでも試験を実施してくれるロンドン大学に感謝する。
