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

著者 :
  • ダイヤモンド社
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本棚登録 : 152
レビュー : 10
  • Amazon.co.jp ・本 (560ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784478104514

感想・レビュー・書評

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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。

  • 数学と統計はぜひ使いこなしたい武器なのでこの本を読みながら一通り試してみたいところである

  • 言わずと知れた、昨今の統計ブームの立役者のお一人である 西内啓 先生の”統計学が最強の学問である” シリーズの最新作。
    読者にとって、わかりやすく。理解が進むように。
    そんな思いを随所に感じることができました。
    途中式の丁寧さや、偏微分の記号の読み方、ギリシャ文字の意味など、同類の本の中でも最も丁寧に書かれていたように感じます。
    550ページにもわたるボリュームの本ですが、私の知的水準ではちょっと後半部分はついてゆけませんでした。
    この本を最後まで読まれてより一層深い世界へと言う方には、「おわりに」で参考文献へもたどり着くことが可能です。
    付箋は、15枚付きました。

  • 統計学と機械学習で背景にある道具立てとしての数学は同じあるとの説明から始まる。ここで数年前にビッグデータ処理と称されていたことが現在人工知能と呼ばれる理由がよく分かる。
    そして、これらで必要な数学の基本、二次関数、二項定理、対数、ベクトル・行列そして微分・積分を紹介し、終章ではディープラーニングでの活用事例を解説する流れになっている。
    統計学あるいは機械学習のテキストをチラッと見ると数式が並んでいる。その数式を理解できるようになるためには、数学の何を勉強しておけば良いのかがわかるのが本書だ。さらっと読んで分からなかったところは読み直すか、場合によっては別の数学のテキストなどで勉強する必要がありそうです。

  • ボリュームがあって、GW中ずっと読んでいた本。
    本のタイトルに統計学とあるけど、統計学に必要な数学について書かれてあると言うより、統計学を学ぶことを目指した数学の入門本といった感じで、最初は中学生が学ぶ文字式やマイナスの値から書かれてあって数学を学びなおしたいと思う人にとっても良い本だと思った。統計学を学ぶのがゴールなので、あまり幾何学(図形の角度など)については書かれてないけど、ある意味実用的な数学書ではあったと思う。
    よく分からなかったのが、売上についての式で、
    売上=客単価×(前期顧客数×継続率+新規顧客数/広告費×広告費)
    となっていたのだけど、ここから売上を増やすには「客単価を上げる」「ユーザーの継続率を上げる」という考えになるのは分かるのだけど「広告費を増やす」というのがよく分からなかった。この式だけ見てみると、広告費がいくらでも売上には関係ないような気がするのだけど。
    なお、対数logのlogとは、「ロガリズム」の略だそうなのだけど、このロガリズムというのは今風に直訳すると「神ってる数字」だそう。「すごい」というのを「神」という言葉であらわすのはどの国でも変わらないのかも。
    なお、logの底を略すときはだいたい10かネイピア数eしかなく、特に統計学や機械学習の分野ではeであるということらしい。確か大学の時にlogの底を略した時には2とする授業があったような気がするのだけど、略してなかったっけ。確か、情報理論の授業だったような気がするのだけど。
    今回一番身についたのは、なぜ相関係数が0.7以上なら相関が強いかということ。ただたんに7割ぐらいあってるならいいだろうということだと思ったら、この相関係数というのはcos(コサイン)の値のことを指しているらしく、0.7はcos45°(√2/2)に近いからということらしい。このへん、まだまだ勉強不足だ。

  • やはり対象としている読者レベルがわからない。理系にとっては分かりきっているような内容が多すぎる一方、数学を学んでこなかった人にとっては流石に一次方程式から偏微分までを1冊の本で身に付けるというのは無理があるだろう。自分に有用だったのは6章だけ。対象を理系に絞って六章の内容を膨らませる方がよいのでは?

  • 請求記号:350.1/Nis
    資料ID:50089273
    配架場所:図書館1階東館 め・く~る

  • 請求記号 417/N 86

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著者プロフィール

1981年、兵庫県生まれ。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、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『統計学が最強の学問である』(ダイヤモンド社)、『1億人のための統計解析』(日経BP社)など。

「2017年 『ベストセラーコード』 で使われていた紹介文から引用しています。」

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