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
- ダイヤモンド社 (2017年12月21日発売)
- Amazon.co.jp ・本 (560ページ)
- / ISBN・EAN: 9784478104514
感想・レビュー・書評
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図書館で借りた。かなりハード
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# 書評☆2 統計学が最強の学問である[数学編] | 統計学で必要な基礎が一通りあるが,文量は多く完読は難しい
## 概要
「統計学が最強の学問である」シリーズから,数学の基礎を学ぶための書籍が出た。
高度な統計学を学ぶには,数学の素養が必要である。しかし,重要な部分は限られるので,その部分を高校数学から大学初年次に学ぶ線形代数学までの範囲まで,カバーして,実際の統計学でどう使っているのかを解説している。
四則演算のレベルから解説しているのがよかった。ただし,内容はかなり細かいこと,地道なことが書かれている。
ページ数が550ページくらいとけっこうな文量があるので,正直なところ読んでいてしんどくなった。
p. 431の第6章 ディープラーニングを支える数学の力あたりから,実際の統計学に近い話がてくるのだが,ここまで,我慢して読むのは難しい。
教科書的な位置づけで書かれているので,そういうつもりで読めばいいのかもしれない。しかし,そうなると今度は内容の網羅性が物足りなくなる。
やはり,数学は数学で勉強して,統計学は統計学で勉強していくしかないのではないかと感じた。発想は良かった。本気でやるなら,学校の教科書のように色を付けて,枠で囲ったりしながらもっとわかりやすくしたらいい。
今までの本のように,文字中心でずらずらと書いていても,はっきりいってわかりにくいし,きつい。
## 結論
内容も発想もそんなに悪くはなかった。しかし,文量が多いし,内容が細かい。そして,後で教科書的に見返すには,白黒でテキストがずらっと書いてあるだけではレイアウトがみにくい。
文系の人が,これを読んでもよけいに嫌気が差すだけだし,理系の人が読むには内容が中途半端に感じた。まあ,統計学に必要な要点を自分でかいつまんで読めるのなら,いいのだけど,けっこうな文量があるので,それもけっこう手間だ。
いろいろ惜しい本だった。
パーマリンク: <https://senooken.jp/blog/2018/08/04/> -
2018003冊目。
AIやディープラーニングに興味があり手にした一冊。今までの著者の統計学シリーズがあまり数式に頼らなかったので、数学編はそのあたりの事を詳しく解説してあります。統計学の本と言うよりも統計学に役立つ数学の本でしょうか。
数式の証明もひとつひとつ丁寧に書かれているので、流れをきちんと見て行くことができます。二項分布、行列は何となく昔学んだことを思い出しながら、ベクトルや微積分、偏微分辺りになると時間の関係で、なかなか本質が理解できない所も。機械学習の話は流し読みですけど、数学の方程式などを見ていると、綺麗にまとまっているものは美しいと感じます。
物事の本質を知ることは、簡単な作業ではないなと実感。 -
説明、数式の変換、展開がめちゃ丁寧に解説されているけど、その分ある程度理解している人には冗長かも。。動画で説明してくれて、聞く分に良いけど、読む分にはちょっとなぁ。。なんどもなんども「統計学や機械学習では」と前置きが出てきてうざい。
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悪くないけどこの内容ならもっと分かりやすい本を知っている。
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初学者向き
しかし、よくまとまっていて勉強になった。
前半は中学生レベルなので、つまらないと思ったが、後半はとても良かった。
特に統計学と機械学習がよく似ているというところを示していたところが良かった。
積極的な高校生なら、この本は読めるだろうと思う。 -
算数及び数学の説明が素晴らしかった。
高校のときに、落第生だった自分でも何とか最後まで読み進めることができた。高校のときにわからなかったことが、わかるようになった。いったいこの手法が何の役に立つのか?を含めて。
著者の伝えようとする熱意と愛が伝わってきた。 -
統計学と機械学習の勉強に必要な数学をやり直す本。終わりにでは、この本を読んだ後に読むべき書籍が列挙してあり、親切。本自体はかなりのボリュームであり、じっくり取り組む必要があるが、統計や機械学習の勘所を押さえた解説で理解することで、一見遠回りに見えても、最短距離を突き進めそうに思えた。
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統計学、機械学習に必要な数学の知識が把握できたのは良かったが、文系卒の前提知識では5、6章辺りから理解が追いつかなくなってしまった。理解できなかった個々の分野はこの本にこだわるよりは別途初学者向けの書籍で学んだ方が早そう。