統計学を専攻していた僕が分かりやすいと感じた、統計学的機械学習について書かれたおすすめの本を10冊選びました！
はじめて学ぶ本が難しいと、それだけで嫌になってしまいますよね…
特に統計的機械学習論は多変量解析の応用といった側面もあり、やや理論が複雑だったりします。
この記事では体験談も含めながら、さまざまな統計的機械学習の本を紹介していきます。
レベルや本の分量なども説明しているので是非、参考にしてください！
パターン認証と機械学習
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パターン認識と機械学習 ベイズ理論による統計的予測 上／C．M．ビショップ／元田浩／栗田多喜夫 価格:7,150円 |
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パターン認識と機械学習（下） ベイズ理論による統計的予測 [ クリストファー・M．ビショップ ] 価格:8,580円 |
ここで紹介するまでもない名著ですね。まず、これをやっておけば間違いないです。
ともかく機械学習を学ぶなら、あって損することはない1冊です。
最大の特徴は、一つ一つのキャプチャーすべてに力が入っており、満遍なく知識を吸収することができる点ですね。
ただ、あまりにもボリュームが多いため、ちゃんと読むと1年近くかかると思います。
時間に余裕があればそれでもいいのですが、私の場合は必要な部分だけ拾い読みしていました。
ある程度の統計学の知識があれば、最初から読まずとも、辞書的な使い方ができるので、分からないことがあったときに役立ちます。
正直、サクッと学べる分量ではないのですが、良書であることは間違いです。
はじめてのパターン認識
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価格:3,300円 |
2冊目に紹介する
こちらの本は、最初に紹介した本をより簡潔にまとめたものと表現できるのではないでしょうか。
数式での記述が多く、統計や数学の知識が必要になることが多いですが、非常にレイアウトがきれいで読みやすいの特徴の一つです。
ボリュームはあまりないですが、基本的な内容に絞っている分、サクッと読めます。
ある程度の数学的基礎がしっかりとしている人ならば、1ヶ月かからずに読破できるのではないでしょうか。
要点を抑えて、スピーディに学習したい方におすすめです。
統計的学習理論
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統計的学習理論 （機械学習プロフェッショナルシリーズ） [ 金森 敬文 ] 価格:3,080円 |
3冊目に紹介するのは、MLPシリーズからこの本です。
まさに、統計的機械学習理論を代表するような一冊になっています。
どちらかというと、理論的で数学的な補足もされており、かなりおすすめな一冊。
数学書のような流れで、逆にわかりにくかったりするという意見もありますが、体系的で学びやすいと感じました。
理論的な側面を大切にしたい方におすすめですね！
データ分析のための数理モデル入門
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データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために [ 江崎貴裕 ] 価格:2,860円 |
これまでの理論的な本に比べると、読み物に近い感覚が得られるでしょう。
この本は、統計学に慣れていないような読者でもすらすら読めるような難易度で書かれております。
機械学習やデータサイエンスで必要になる要素を、ラフに説明しているので、物足りないと感じる人もいるかもしれませんが、難しくなりすぎず初めて読むのにはピッタリ。
タイトルにあるようにモデリングを中心に内容が展開されていますが、統計学の根幹になる考え方が載っているので、ぜひ一読してみてはいかがでしょうか。
Pythonで学ぶ統計的機械学習
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Pythonで学ぶ統計的機械学習／金森敬文【3000円以上送料無料】 価格:3,080円 |
再び金森先生の本を取り上げましたが、この本は速習したい方におすすめです。
細かい理論構築よりも、実際に手を動かして見たい人に読んでほしい内容。
Pythonのコードを記載して、「各行でどのような操作が行われているのか？」「どのようなパッケージやデータをインポートしたのか？」などが丁寧に書かれているため、コードを読めば大体の内容が入ってくると思います。
ページ数はそこそこありますが、コードの部分が半分ぐらいなので、二週間もかからずに読むことが可能です。
Pythonに慣れている人なら一週間で読み終えれるでしょう。
手を動かして学びたい人、速習したい人におすすめの一冊です。
Python機械学習プログラミング
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［第3版］Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 （top gear） [ Sebastian Raschka;Vahid Mirjalili ] 価格:4,400円 |
7冊目に紹介するこちらの本も、Pythonを使った機械学習について記述しています。
数式が少なく、統計的な要素が少なくなっていますが、文章や図、表などを使って表現しています。
そのためページ数は多いですが、プロットされた図などを添付したりしているので、見た目よりもボリュームはないです。
文章による説明は非常に丁寧なので、数式を避けて学習したい人におすすめです。
プログラミングの力もつくので、Pythonを勉強したい人にも良い一冊になるでしょう。
ITエンジニアのための機械学習理論入門
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価格:2,838円 |
この本は、タイトルにもあるようにこれから、エンジニアやデータサイエンティスになりたい人におすすめしたい一冊です。
文系でもわかるような数学の導入が書かれているのですが、コンパクトでわかりやすく、数式の記述が見やすいのが特徴的！
現在エンジニアになるなら、数学の知識は必須です。
それゆえ、エンジニアの研修などで使えるような内容が満載です。
この本の著者は、アカデミックの世界ではなく、一般企業に勤めて執筆していました。
そのため、実社会の解析で役立つ内容になっています。
これから、企業などでエンジニアとして働く人におすすめしたいですね！
やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん
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やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん アヤノ＆ミオと一緒に少しずつ学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで [ LINE Fukuoka株式会社 立石 賢吾 ] 価格:2,838円 |
統計的機械学習で必要な数学入門で最もおすすめな一冊です。
回帰を中心にした内容になっており、回帰分析で必要な数学の知識を優しく教えてくれます。
個人的な意見なのですが、回帰分析で必要になる行列やベクトルなどの知識があれば、数学的な不安は解消されると考えてこの本を選びました。
色々な分野を網羅するのではなく、トピックが絞られているため、学習効率は高いです。
はじめて機械学習に触れる方だけではなく、数学的な復習や理解の一助にもなると思います。
高校数学が朧げな人でも分かるような内容なので、数学的な操作が苦手な人でも読めるレベルになっています。
Introduction to Machine Learning with Python
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価格:3,740円 |
Pythonを使った機械学習の入門書です。一度は目にしたことがあるのではないでしょうか？
日本語版、英語版とも発売されております。Amazonでは英語版しか売られていなかったです。
Pythonの力が身に付くように、scikit-learnを使った例題などがたくさん用意されています。
この本の著者であるAndreas Muellerはscikit-learnの開発者の一人で、この本にscikit-learnに関するさまざまな情報が載せられています。
特に、パラメータの設定方法など細かな仕様についても書かれているので、Pythonで分からないことはこの本で大体解決するでしょう。
難しい部分もありますが、機械学習エンジニアやデータサイエンティストを目指すなら、全て読まなくとも手元にあれば強い味方になること間違いなしです。
コーディングの力を身につけたいなら、おすすめしたい一冊です。
Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem
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Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem 価格:4,740円 |
この本を選んだ最大の理由は、値段です！
英語版のKindleバージョンは1000円以下で買うことができるます。
※2021年8月現在
それだと、ページ数が少ないのでは？と不安になる人もいるかもしれませんが、300ページ以上の内容でボリュームもしっかりしています。
どちらかというと、Pythonのコード説明が多く、数式は少なめです。
ともかく、安い本をお探しの方におすすめです。
まとめ
今回は、統計的機械学習に関するおすすめの本を紹介しました。
書籍選びは自分のレベルにあった本を見つめるのが大切です。
ほかにも、統計学に関するおすすめの本を紹介しています。
良かったらご覧ください！！
【初心者におすすめ】統計学のための数学おすすめの本5選【統計学入門書】
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