おいしいClojure入門, データ解析のための統計モデリング入門一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)

気になった本, 気になってる本, ということで池袋にある, あのでっかい本屋さん(ジュンク堂)に土曜日に立ち寄ってきたんですけど, そこで個人的に気になった2冊の本について書いてみようかなと思いました。

目に止まったので買ってしまいました。(その瞬間ではラスト1冊でした、ごめんなさい！
まだ完全に全部読んでいるわけではないのでざっくりの紹介です。読んでて気になった部分があればまたブログとして何か書きたいと思います。

まずタイトルに"入門"の文字列が入っていますけども, 内容としてはClojureの様々なライブラリについて簡単な紹介をしているだけなので, 普通の入門本のモチベーションで買うには危険かなと思いました。

中身は様々なライブラリに関して簡単な紹介（基本的にはライブラリのgithubのページにあるサンプルと同様のものだったりする）に留まっているだけなのが少し残念な気もしますが, その分本当にたくさんのライブラリについて触れられているので, 好奇心がくすぐられる感じがします。

Clojureが好きで, ある程度触れている方は興味を持つのではないのかな, と思います。

個人的に興味深かったのは, ニューラルネットや遺伝的アルゴリズムのライブラリ, 音声合成や音声認識のライブラリについての紹介があったことですね。

上記のようにマイナなものを含めてWeb関係やデータベース関連などの王道的なものまであるので, 紹介されている対象の分散はかなり広いと感じました。

ただ反面, このような書籍で大切になるだろう目次が分かりにくくて機能しないのが難点ですね。本の最後にある索引にお世話になる本なのでしょうきっと！！
さーっと流し読みしてるとなかなか楽しいですよ！

なので対象読者はなんだろう, Clojureで用意されているライブラリで何ができるのか, そしてそれらで色々やってみたい人向けという位置づけでしょうか。人によってはここから世界が広がっていく人もいるかもしれません。自分の場合はNoSQLの一つであるRedisに興味を持ちました。

こっちの本は統計ですね。まだ買ってないのでこれから買いたいなーというところです。買いたかったけど学生のお財布では...というこの現実！！

主にゼミの同期が最近, 一般化線形混合モデルについて五月蝿いので興味が湧いたというところです。

軽く立ち読みしただけですが, 全体的には, 結構わかりやすく書かれていたと思います。ステップバイステップで進んでいくオーソドックスな進め方ですね。難しい記述を嫌ってわかりやすさを目指していたことが感じ取れる好印象の本でした。

一般化線形混合モデルについてですが, 自分のイメージとしては固定効果を明示的にとりいれることで, できるかぎり様々な固定効果の集積であるランダムエフェクトを外すことを目的としているという認識です。感覚的にはどこか分散分析に近いものを感じます。恐らくそれを含む形で抽象化されているのでしょうけど。

答え合わせはまた書籍を読み終わったらしたいと思います。

そういえばClojureと統計といえばIncanterですけど, 9ヶ月前あたりにt検定を扱っていた時に "あれ？Rと結果がぜんぜん違うぞ！" となっていたりしました。その時にIncanterのソースを覗いたら"誰か頼む"みたいなことが書いてあったような気がします。もっともうろ覚えですが。

そのうちもう一度覗いてみたいと思います。

それとそのうち構文解析+形態素解析をするCaboChaをClojureから(できればJavaからも)使ってどうこうするコードをgithubに投げてみようかと思います。

それではまたそのうち。