機械学習の確率論は、一般の話題とは少し興味がある所が違う。 一方でかなりアドバンスドな内容まで必要となる。

そこで機械学習屋向けに、最初から全部話した本があっても良いよなぁ、と前から思っている。 だが、自分は数学は専門じゃないので、数学の教科書は書ける気がしない。

そこでさっき思いついたのだが、トピックごとに雑談的な物を集めた物を書くというのはどうだろう？

具体的には、例えば確率変数、というトピックがある。 で、これをサイコロの例から古典的定義をして、そのあと可測という概念から一般的な定義をして、lawや確率密度の話とRadon-Nikodym微分の話をする。

こういう、数学の分野的には三冊くらいの別の教科書に分かれる物を、トピックごとに横断的にまとめる。

こういう形式ならそこまで厳密に正しく議論出来ない自分のようなレベルの人間でも書けるんじゃないか。 しかも、特定のトピックについて古典的な所から最近の論文で使われる実解析的な扱いまで全部書いてあると、結構嬉しい人は多い気がする。

確率論で良くつかう事になる題材をトピックに10個くらい集めれば本くらいの分量になるんじゃないか。

本じゃなくてブログでもいいかもしれないが、読む側はpdfかepubの方がいいよなぁ、という気もする。 でも最初はブログくらいでもいいかもしれない。

どうだろう？ちょっとやってみようかな？