2019.02.06
朝から諸事で無駄に時間を食ってばかりの上、締切が先で放置していた話の打診が来るなど苦しさがある。
もっとも調整の結果、トータルで8時間ぐらい浮いたのは猛烈にでかい。3連休実現に向けてやる気が出るところ。鬼のように寒いらしいので実現しても気分よく外出とは行かなさげだが。
疲れたので「ねほりんぱほりん」（奨励会退会がテーマ）を見に家に帰る。家にはTVがないので、瀬川・甲斐のトークを漠然と聞きながら食事するなど。しかしこの企画をやるEテレは強い。
夜は精神が死んでいるので、気分に任せてできる内容という前提付きでプログラミングを勉強すべきではないか、という思いつき。
というわけで遅ればせながらGaussian Processに親しむため、GPyのTutorialを試す。例によってAPIを叩くだけなら猿でもできる、という塩梅に見え、製造業系の（非情報系の）人がGaussian Processで〜みたいなことを言うようになっているのも納得。（使われている割にはモデル選択とか、使っている中で大事になりそうな部分の話を応用側ではあまり見ないのだがその辺りは謎）
で、何をやっているのか、という説明に関しては、ふと目に止まった下記のブログの説明が大変素晴らしかった。結局重回帰の親分みたいなものだ、ということが明快にわかった。
個人的には基底の話からの導入がとてもわかりやすかった。（これは物理とか化学の人には特にそうなのでは？）
これまで目についたのは高次元にマップすると〜とか漠然としておりかつあまり本質をついている気がしない説明か、数学科的な解析をやったことのない人にはレベルが高そうに見える気合の入った説明の二極な印象があったので、後回しになっていた（言い訳）。
就寝前に、「書くことについて」をちびちびと読む。誤読かもだが、キングはキャラが云々よりも、ストーリー（なにか物語を経て環境が最初と最後で「変わる」）ことを大事にしているように見えて興味深い。ホラーという分野の影響も大きいだろうか？（「荒木飛呂彦の漫画術」にあったように、少年漫画だとその性質上、同じようにはいかない。たとえキングの影響少なからずと想像される「真紅のロマンホラー」でも。）
