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

学習前の状態やこれから学ぶ範囲、目的などはこちらを参照してください。

具体的に何をしたくて数学の勉強を始めようと思ったのかを書きました。

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【自己分析と目標決定編】

2018年3月28日

中学数学

期間:4/1〜4/15(15日)、5/5~5/7(4日)

勉強した日数:19日

合計学習時間:93時間

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

 

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。

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。

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。

 

 

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。

 

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。