はじめに
こんにちは，みるか（@mirucaaura）と申します．絶賛ニート生活を謳歌している（Ref: 新卒で入社した会社を退職しました）のですが，あまりに何もしなさすぎて苦しくなってきたので，これまで Twitter でブックマークしてきたツイートを遡って有益そうな PDF や講義動画をここにまとめておきたいと思います．
PDF，講義動画，Webサイトの順に列挙していきますが，特に一貫性はありません．ご容赦ください．
- 線形代数学講義ノート：線型代数の講義ノート．線型代数ともなると Web 上に多くの PDF が落ちていると思うので好きなものを参照すればいいと思う．この PDF が良いのは他ではあまり扱われない双一次形式や無限次元ベクトル空間を章を立てて記述されているところで，関数解析を学ぶときの良い導入になりそう．
- 工学のための関数解析PDF：山田『工学のための関数解析』の行間をほとんどいたるところ埋めた343ページのPDF．一度読んだけど論理を追いきれなかった箇所が幾つもあるので次に読むときに参照したい．
- Learning Theory from First Principles：Bach 先生による統計的学習理論の教科書のドラフトで，先生が 2020 年に担当した講義ノートから抜粋した内容となっている．その講義では，機械学習で使われるアルゴリズムの数学的理解を深めることに主眼が置かれていたようで，機械学習を初めて学ぶ人が対象とはなっていない点に注意．
- Functional Analysis and Optimization：関数解析をベースにした最適化に関する内容．関数解析が分からないと読むのしんどい（Chapter2で基本事項を扱っている）が，いつか理解したい．
- データ分析のための統計学入門：統計学および統計学のデータ分析への応用についての入門者向けのテキスト．実データを含め豊富な内容となっている．訳者の方々に感謝．
- Submodular Functions, Optimization, and Applications to Machine Learning：Jeff Bilmes 先生の講義スライド．マトロイドや劣モジュラ関数を学ぶのに適しているっぽい．離散凸解析やっていきたい．
講義動画
- 数理・データサイエンス関連教材：東大で開講されている公開講義の動画．多岐に渡る内容（最適化，確率論，時系列解析，etc...）が公開されていて初めて学ぶ内容があれば先にざっと見て深く学んだりすると良さそう．
- 物理で使う数学チャンネル：楽しそう．
- Statistics 110 (Probability)：Harvard 大学で開講されている確率・統計の講義（全 34 回）．
- Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra：Imperial College London が提供する機械学習のための数学に関する講義動画．講義動画と言いつつ，各動画は一本あたり 10 分程度なので軽い気持ちで観ることができそう．
- Ph/CS 219A Quantum Computation：量子情報理論を勉強するのに良さそう．
- JMOOC：オンラインの大学講座．学びたい講座があれば受講すると楽しい．
- LACONIC：YouTube で公開されているコンピュータ・サイエンスに関する動画がまとまっている．
- Masaki Koga [数学解説]：信頼できる数学チャンネル．分かりやすさよりも正確であることに徹している点がすき．
- 予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」：言わずもがな．素晴らしいコンテンツ．
- 早稲田大学 早水桃子研究室：早水先生の YouTube チャンネル．離散数学に関する動画が今後充実してくると予想される．楽しみ．
- Hitoshi Arai, 数理科学オープンレクチャーズ：新井先生の講義動画．『ルベーグ積分講義―ルベーグ積分と面積0の不思議な図形たち』を読んで分からない部分があったら観てみると良いかも．
Webサイト
- コグニカル：「分かりやすさ」と「心地良さ」を追求した数学、自然科学、工学の知識の学習サイト．
- Python言語による実務で使える100+の最適化問題：組み合わせ最適化問題の概略とコードが提供されている．
- Modern Data Science with R：R によるデータサイエンスのコンテンツ．
おわりに
他にも有益なコンテンツがこの広大なインターネットの海原に散らばっていると思うので，皆様におかれましては情報を提供して頂けるとありがたく存じます．適宜追加していきたいと思います．