文系エンジニアが機械学習に入門するために数学を勉強する

統計学

まずは統計学とは何かを掴むためにわかりやすく噛み砕いて概要を知ることのできる本を購入しました。

マンガでわかる統計学

期間：10/16~10/17

合計学習時間：2時間20分

マンガでわかる統計学

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高橋信,トレンドプロオーム社 2004-07-01

完全独習統計学入門

期間：10/18~10/21

合計学習時間：7時間5分

各章毎に簡単な計算で、計算方法や割り出し方の確認ができます。

著者が数式を極力登場させないという最初に説明している通り、公式を文章で覚える感じで飲み込みやすかったです。

完全独習統計学入門

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小島寛之ダイヤモンド社 2006-09-28

この二冊は概要を知るには最適だと思います。

私は統計学とは何かというレベルでしたが、スイスイと読み進めることができました。

こちらの本も読みましたが、全くわからないという人だとちょっと難しいかもしれません。

説明を省いて、統計学がいかにすごいかを説明しているのですが、p値とか95%信頼区間などの言葉に対する説明は少ししかないので、そうなんだ〜って感じでした。

先に上の二冊、特に「完全独習　統計学入門」を読んでおくとよかったかもしれません。

統計学が最強の学問である

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西内啓ダイヤモンド社 2013-01-24

統計学入門（基礎統計学I）

期間：10/22〜11/1

合計学習時間：19時間33分

一周、焦らずゆっくりめに読んで約20時間かかりました。概要というかイメージは掴めました。

ただ、公式などをきちんと理解するにはもう一周する必要があると思っています。

基礎統計学シリーズの数理統計学の方も読もうとは思いますが、まずはここでどういった手法があるのか、

それぞれどのような状況に適しているのかをはっきりさせてから進まないとつまづきそうな気がします。

統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)

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東京大学教養学部統計学教室東京大学出版会 1991-07-09

データサイエンティスト養成読本登竜門編 (Software Design plus)

機械学習

機械学習の勉強をするにあたって、機械学習、人工知能ってなに？というレベルでした。

なので、まずは概要を知れるようなものを読みたいと思い、以下の二冊を購入しました。

全く知らない人向けの広く、浅く説明している雑誌でかなりわかりやすかったです。

コードやライブラリの解説も記載されているので、手を動かしたい人にもおすすめです。

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高橋淳一,野村嗣,西村隆宏,水上ひろき,林田賢二,森清貴,越水直人,露崎博之,早川敦士,牧允皓,黒柳敬一技術評論社 2017-03-25

データサイエンティスト養成読本機械学習入門編 (Software Design plus)

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比戸将平,馬場雪乃,里洋平,戸嶋龍哉,得居誠也,福島真太朗,加藤公一,関喜史,阿部厳,熊崎宏樹技術評論社 2015-09-10

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

ただ私は我慢できず、同時にこちらも購入しました。

オライリーの書籍なので、初学者の私にはけっこう難かしいです。

でもガンガン手を動かして、結果を見て、の繰り返しなので楽しいです。

数学の知識もそこまで必要としないと本の目的にも書かれている通り、ベクトル、行列以外の知識はあまり必要ありません。

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Andreas C. Muller,Sarah Guido オライリージャパン 2017-05-25

機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)

この本は機械学習の手法をライブラリを極力使わずに実行することで、ライブラリで見えない箇所を理解することを目的にしています。

ライブラリで行われている分析方法、数式などを一から実装していくので、行列、微積分の理解、Pythonでの数値計算などができる前提で進んでいきます。

もちろん、それらの解説もあるのですが最低限といった感じで、数学の部分をやらないとちょっと厳しいです。

Scikit-learnがいかに便利かを実感します。

どうゆうプロセスでライブラリの関数が動いているのかわからずに使うのは気持ち悪いという人にはぴったりだと思います。

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加藤公一 SBクリエイティブ 2018-09-21