以前10ドルのセールだった時になんとなく買っておいたIntroductory Functional Analysis: With Applications to Boundary Value Problems and Finite Elementsという本、

まぁFinite Elementsってたまに聞くけど機械学習では今の所出てきた事無いし、 買ったはいいけどやらんかな、と思ってた。

ただ、今日ちょっと確率論の復習をしてて、可測関数の定義が良く分からなかったので何気なくこの本でも見てみるか、と見てみた所、これがいい感じに非厳密かつ具体例が多くて良い。

厳密じゃない解説の本は世の中にいっぱいあるが、具体例をたくさん載せる事でその概念の必要性はちゃんと分かる、って珍しい気がする。

結局我々は厳密で一般的な定義では無く、確率論で必要な範囲で十分なのだ、という事と、どうせ少し経つと厳密な定義は忘れてぼやっとした記憶だけで論文読んでおく事を思うと、とりあえずこの位で理解しておきつつたまに本当の定義に戻れば十分、という気がする。

いやぁ、いい仕事をしている教科書に久しぶりにあたって感動した。 自分が苦しんでる所をこうやって救ってくれる名著には頭が下がります。