個人的に参照することの多い機械学習の本

機械学習の本をおすすめする記事をいろいろ書いてきたけど、純粋に自分が活用している本について書いたことがなかった気がしたので書いておきます。必ずしもおすすめではないかもしれません。ベイズ1冊、DL1冊、凸2冊の計4冊。

パターン認識と機械学習
なんだかんだで最も参照頻度が高い気がしました。ベイズに寄りすぎている感はありますが、だいたい必要なことはこれに書いてあるので何冊も手元においておかなくていい便利さがあります。
　

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
DLまわりだとこれが一番わかりやすい印象です。変な政治パフォーマンスがなくて純粋に機械学習としての差分が書いてあるのでよい感じ。

東京大学工学教程 情報工学 機械学習
大半はPRML読めばいい感じの内容ですが、オンライン機械学習まわりはこっちのほうが良いです。下記の確率的最適化を読む前に読んでおくとだいぶ見通しが良くなる印象。

MLP 確率的最適化 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
最近いろんなところで見かける凸共役のお話とかはこれが一番詳しい感じです。