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https://twitter.com/nikkei/status/1787044782356775124

確率分布に従ってそれっぽい結果を生成するだけで、内容を理解して答えを出すようなアルゴリズムではないからそれはそうか、翻訳マシンとしては非常に強い模様

https://fancs.hatenablog.com/entry/factorization-machines

本当によくまとめてくれてありがたい、Matrix FactorizationとFactorization Machinesとの関係をよく説明してくれた。ただ、10式のx(B-TI)は(0 1 0 1 0 0 0)がいきなり入って最初はちょっとわからなかった、そこで注目してほしいのは列の順番が(A B C TI NH SW ST)で、x(B-TI)は1のフラグがBとTIに対応、BとTIだけの要素を取り出して計算することを意味している。

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https://x.com/licorice_daky0u/status/1773293825739383142?s=46

割といい教材かも、わかりやすい

基本統計学
https://amzn.asia/d/2NH6dJw
世の中のブログでほぼ名前が書かれてないけど、かなりいい。統計学をいかに使うのか、異なる分布の関係性をかなり嚙み砕いて説明してくれる。正直なぜネットで有名になってないのかがわからない。練習問題は解答つき、第５版はほぼ第４版と変わらないので、第４版の中古を買ってもよい。

データ分析に必須の知識・考え方　統計学入門
https://amzn.asia/d/aOJlg9l
かなり有名になっている本で、どちらかというか参考書より、図解が多くてわかりやすい

Rで学ぶ統計学入門
https://amzn.asia/d/hmAWQPN
上の本とは同じ著者で、実務上どうRを使用し、どういう風に考えるかを教えてくれる本、おすすめ

リンクは張らないけど、統計・データ分析関連で馬場真哉さんの本も結構良い、ブログはめっちゃ参考になる。

一生モノの名著解析概論でしっかりと数列や収束についての知識を深めることが大事
https://www.amazon.co.jp/定本-解析概論-高木-貞治/dp/4000052098

線形代数学
https://amzn.asia/d/2JLxQ0i
緑の本、名著です。証明のステップが略せずに書かかれて、問題の解答とヒントもしっかり付け加えてくれている。ただちょっと数学チックな部分があって、実用的な例はほぼないです。

プログラミングのための線形代数
https://amzn.asia/d/6ufLA9M
やや情報系向けの線形代数の教科書、応用例と図形でのイメージを重視して説明してくれます。情報系の学部じゃなくてもきっとためになります。

http://www.ic.is.tohoku.ac.jp/~swk/lecture/yaruodsp/main.html
東北大学の鏡先生が書いた「やる夫で学ぶディジタル信号処理」はガチでわかりやすい、嚙み砕いて説明してくれるんでめっちゃくちゃ助かりました。
小難しい数学の専門書を買うまでにまずはそれを読んだほうがいいです。大学の頃、あの天下りで意味が分からない級数が嫌いで全然理解が進まなかった記憶は未だにはっきりと記憶に残っている。