複雑研全体ゼミ1回目が終了

先週はまだ調整中で、今日から全体ゼミが始まりました。といっても来週＆再来週は休日になるので次回は5/13という。1限目ということもあって遅刻者続出。次回も似た状況なら一度怒ろう。大幅遅刻＆欠席者がうちの研究室ばかりというのはちょっととてもかなり悲しかった。しくしく。

2012~2013年度は複雑研全体でやることの意義が薄かったこともあり、機械学習＋統計学な書籍をチョイスして輪読することに。読んでるのはThe Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Second Editionで、統計学ベースの機械学習そのままですが、基本からハードな所までたっぷり用意されてるので少しずつ進めればどの研究室でも良い基礎になるんじゃないかと。今日は1章〜2章2節までで、内容的にはイントロ＋例題イメージ紹介＋全体像と単語の定義、といったところ。学生からの質問は「regression って具体的に何をどうするの？」とか。y = f(x) とか式立てて説明する方が分かり易いか。他にも「identify と recognize の違いは？」とか「example1のように単語同士をくっ付けて書くと英語圏の人はイライラする」とか。似た単語については英英辞書や類義語事典でニュアンスの違いを調べたり、良さそうな例文見つけたら収集するのが良いでしょう。幸いなことに Mac OS X なら英英辞書も英語シソーラスも最初から付いてるし（やったね！）。科学論文の英語用法百科〈第1編〉よく誤用される単語と表現も、オススメ。

朝一からの動いていることもあって普段通りの食事だともの足りず。午後はオヤツ食べつつ、午後は学生の登録対応しながらPD2の情報収集。ジュンク堂でパラパラ見て良さそうだったので東大物理学者が教える「考える力」の鍛え方を買ってみました。話題として研究の進め方／テーマの決め方とかも出てくるんですが、何処もにたりよったり（参考になりそうな文献提示しまくり、少しずつ知見を増やさせながら体系化させていく）なんだな。