書籍情報
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著者について
西内 啓（にしうち ひろむ ）
日本の統計家。兵庫県神戸市出身。 東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長、ハーバード大学ダナ・ファーバー癌研究所客員研究員を経て、現在は、分析サービスを提供する株式会社データビークルの取締役として、社会にイノベーションを起こし、全てのビジネスマンが分析に携われるツールの開発、官民のデータ活用プロジェクトの支援に従事。
引用元：wikipedia
書評
どんな本？
統計学と機械学習につながる数学を中学校の数学から復習してくれる本です。
文系の人でも理解できるように、方程式台数といった中学で学ぶ内容から丁寧に説明してくれます。
統計学や機械学習に関わる最低限の数学のみを抑えているため、学校で学ぶような本書では扱わない数学については一切でてきません。そのため統計学や機械学習を学ぶ入り口に立つと言う目標に対し基礎となる数学を抑えながら最短距離で達成することができます。
これから統計学や機械学習を学ぼうと考えている人、または今業務で時計学などを使っているが、裏にある計算がどのような過程で導き出され証明されているのかわからない人にお勧めです。
読んだきっかけ
統計学、機械学習について学びたいと思ったことがきっかけです!
要約
- 統計解析手法と機械学習手法を数学的に記述する方法は基本的に全く同じである
- 現代の統計学と機械学習の根底にある考え方は、データ同士がどのような関係になっているかというモデルを考えた。上で、購買に基づいた繰り返し計算で最もらしいパラメーターを探すことである。
- エルネットワークは複雑な曲線を描く関数の良い禁止方法である
- 機械学習は「予測と最適化」統計学は「洞察」に使うべきである。混同してはいけない。
良かった点・悪かった点
感想・まとめ
本書では 統計学と機械学習につながる数学を中学校の数学から復習してくれる本です。
私自身は機械工学科出身と言うこともありバリバリの理系で大学で行列や積分などを学んできましたが、正直今まで使ってきたことがなかったのでほとんど忘れていました笑。しかし本書を読むことで確かに習ったが知識が曖昧だった数学について証明などをもう一度理解することにより、知識の定着をさらに強く行うことができました。
本書は数学が苦手な人でも理解できるようにというのがテーマですが、内容は大学の数学まで含んでおり、丁寧に解説しているとは言え難しい証明を説明しているので、理解するのは大学まで数学をやっていて、かつその記憶がしっかり残っている人でない限りは読み込まないと理解するのが難しいと感じました。 序盤のほうは、中学校や高校の内容なので、理系の人だったら読み飛ばすことができるくらい簡単ですが、後半のほうは崖登りに近いハードさを感じました笑
なので、本気で統計学と機械学習について学び始めたい。苦手な数学でもしっかり諦めないで理解したい。と言う強い意思を持っていないと本書の読書は難しいと思います。
例として本書で登場する数学の専門用語を列挙します。
最尤法、ガウス曲線、正規分布、ベクトル、行列、ネイピア数、ジグモイド関数のロジスティック解析、最小二乗法、重回帰分析、偏微分
理系の方だと見たことあるものもないものもあると思います。全て正確に説明できれば本書はスムーズに読むことができると思います。
またタイトルは統計学がメインとなっているように見えますが、本書の内容はあくまで数学です。業務ですぐに統計学を活かしたいと言う方には、同じシリーズの統計学が最強の学問である[ビジネス編]を読まれることをおすすめします。 とは言え、統計学も数学なので、本書の内容を理解してから読んだほうがビジネスへの理解も深まると思いますので、興味ある方はぜひ読んでみてください。
こんな人におすすめ！
総評
統計学と機械学習につながる数学を中学校の知識から復習できる本。
私は理系ですが大学で習う数学までとことん丁寧に解説されているので文系の方でも根気強く読めば必ず理解できるようになると思います。良書。
気になったらぜひ読んでみてね😆
