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西内 啓
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統計学が最強の学問である[数学編]――データ分析と機械学習のための新しい教科書 単行本（ソフトカバー） – 2017/12/21

西内 啓 (著)
4.1 5つ星のうち4.1 88個の評価
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累計48万部突破!
ビジネス書大賞(2014)、統計学会出版賞(2017)受賞シリーズの最新刊!

これから全ての人に必要となる、統計学と機械学習を支える数学がこの1冊でマスターできる本です。
知識ゼロの文系でもわかるよう、「数の本質」「方程式の基本」から「ディープラーニングの裏側」までを丁寧に解説します。

【本文より】
本書の副題は、「データ分析と機械学習のための新しい教科書」です。
統計学のシリーズに突然、機械学習が登場したことに驚いた方もいらっしゃるかもしれません。
しかし実は、現代統計学と機械学習手法はともに「IT と統計学の素晴らしき結婚」によって生み出されたものであり、その背景にある数学的な道具立ては「まったく一緒」と言っても過言ではありません。
つまり、統計学と機械学習のための数学は同時にマスターすることができるのです。

【主要目次】
序 章
エンジニアリングのための数学から、統計学と機械学習のための数学へ
第1章
統計学と機械学習につながる数学の基本
第2章
統計学と機械学習につながる2次関数
第3章
統計学と機械学習につながる二項定理、対数、三角関数
第4章
統計学と機械学習のためのΣ、ベクトル、行列
第5章
統計学と機械学習のための微分・積分
第6章
ディープラーニングを支える数学の力
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  1. 本の長さ
    560ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    ダイヤモンド社
  4. 発売日
    2017/12/21
  5. 寸法
    13.2 x 2.6 x 18.9 cm
  6. ISBN-10
    4478104514
  7. ISBN-13
    978-4478104514
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商品の説明

著者について

西内啓(にしうち・ひろむ)
1981年生まれ。東京大学医学部卒(生物統計学専攻)。
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、ダナファーバー/ハーバードがん研究センター客員研究員を経て、2014年11月に株式会社データビークル創業。
自身のノウハウを活かしたデータ分析支援ツール「Data Diver」などの開発・販売と、官民のデータ活用プロジェクト支援に従事。
著書に累計48万部を突破した『統計学が最強の学問である』シリーズ(ダイヤモンド社)のほか、『1億人のための統計解析』(日経BP社)、『統計学が日本を救う』(中公新書ラクレ)などがある。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ ダイヤモンド社 (2017/12/21)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2017/12/21
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 560ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4478104514
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4478104514
  • 寸法 ‏ : ‎ 13.2 x 2.6 x 18.9 cm
  • カスタマーレビュー:
    4.1 5つ星のうち4.1 88個の評価

著者について

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西内 啓

西内 啓

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兵庫県出身の統計家。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、ダナファーバー／ ハーバード がん研究センター客員研究員を経て、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、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。

著書である「統計学が最強の学問である」は、シリーズ累計40万部を超え 2014年度ビジネス書大賞、2017年度日本統計学会出版賞を受賞している。

日本プロサッカーリーグ（Jリーグ）のアドバイザー。

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Kindleユーザー
5つ星のうち5.0 復習になる
2022年12月24日に日本でレビュー済み
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簡潔だが内容は深い
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
Amazon カスタマー
5つ星のうち3.0 飽きて最後まで読めなかった
2019年10月13日に日本でレビュー済み
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数学は苦手というわけではなかったのですが、社会人になって久しぶりに数学に触れることになったのでこれを読んでみたのですが、もっとテンポ良く書いて欲しかった。ギュッと圧縮できるかと思います。数学編なだけに、もっと攻めても良かったのでは？途中で飽きて来ちゃいましたので、読むのやめました。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
x
5つ星のうち5.0 まっすぐにニューラルネットワークに向けてくれた本
2021年12月15日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
読んで理解するのに一か月要しました．
大学は違えど筆者と同じ学部出身です．大学では1年次に数学の講義はあったような記憶ですが，いわゆる他の理系学部で学ぶような数学でもなければ，現在数学を日々使うことはありません．
ですので，本の最初半分ほどは容易に読み進むことができましたが，それ以降は難しくなり，最後のほうは崖のぼりのようなハードさでした．何度も同じページを読み返す必要はありましたが，段階的にニューラルネットワークの入り口に連れて行ってくれます．
繰り返しですが，容易な内容の本ではないと思います．ただ読み終えた今は，なんとなく理系の勘がもどってきて，引き続き統計や機械学習の本を読むことができそうな気になっています．
おすすめです．
6人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
本当の読者
5つ星のうち5.0 ニューラルネットワークの仕組みがやっと少し分かった
2021年7月2日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
ディープラーニング、ニューラルネットワーク、誤差逆伝播法の仕組みがずっと分からなかったけど、この本を読んで初歩の初歩かもだけど、やっと本質が理解できました。
すごく嬉しい。
人間の脳を模したから、ではなく、活性化関数（例えばシグモイド関数）を多数・重みを変えて重ね合わせれば、ほぼどんな複雑な相関関係も再現できる。重みを調整するのは後ろから偏微分をしていくこと（勾配を求める）で効率的に行える。
なるほど。
他にも、高校までは理系で勉強してたけど大学でサボってたが故に、大学からの数学で特有な慣習的な数式の表現方法を詳しく背景含めて分かりやすく説明してくれてて、自分のニーズにはどストライクでした。
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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アフロボウズ
5つ星のうち5.0 （数学はきれいさっぱり忘れた）ビジネスマンのための数学講座
2020年4月29日に日本でレビュー済み
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ビジネスで使えるきちんとした数学の素養が身につきます。
また、たかしくんは〜や、点Pは〜みたいな教科書にありがちな意味のない例題ではなく、営業計画の立て方など実務に応用が効きそうな例題にしてくれているのも、読み進める楽しさを刺激してくれます！

当方は、数字は仕事で日常的に扱うものの、あくまで算数程度で数学的考えるということほぼないという状態でした。
ただ、AI（ディープラーニング）の勉強を始めた時に、統計学や数学の知識に大きな欠損があることが分かりました（中高で学ぶ数学のほとんどを忘れていました）。
欠損を埋めるために、何冊か数学の学び直しのテキストを読みましたが、本書が一番数学音痴でも理解できるよう丁寧に説明されていると思います。序盤で代数学の基本的な原則を丁寧におさらいしてくれるので、かなり助かります。
また、統計学やAI（ディープラーニング）の理解というゴールに対して、必要のない単元（幾何など）は削除されているので、効率も良いです（逆にそちらの分野を勉強されたい方には向きません）
24人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
BC
5つ星のうち3.0 あくまでもお勉強のための本
2018年2月19日に日本でレビュー済み
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ディープラーニングに統計の部分は重要な役割を占めますが、全体的に無理やりタイトルに合わせた感じがします。
表紙にある「ディープラーニングの裏側」や「機械学習の本質」を期待すると裏切られます。
悪い本ではないのですが、シリーズの最初の本と同様、少し偏りが見られます。
11人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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AmaCus
5つ星のうち2.0 冗長
2021年12月11日に日本でレビュー済み
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詳しいというよりは冗長。
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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中山　均
5つ星のうち5.0 多面的な説明
2021年1月29日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
多面的に基本からていねいに説明しています。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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