おすすめ書籍

厳選5冊!機械学習を勉強する上でおすすめな本!

こんにちは!

この記事ではデータ解析の花形、機械学習を勉強する上でおすすめな本をご紹介します!

機械学習ってなに?

機械学習とはなんでしょうか。

基本的には人間の思考プロセスと同じです。人間はある一定の失敗を経験するとその失敗をしなくなりますよね?そう、それを機械が行うのを機械学習と呼ぶのです。

ある一定のデータを与えるとそのデータからパターンを見出し、さらに新たなデータが与えられたとき、それをパターンにあてはめて解釈します。多変量解析との違いは多変量解析がデータの解釈に用いられるのに対し、機械学習はデータの予測に主に用いられます。

おすすめ本

そんな機械学習ですが、理論的なところを詳しく説明する書籍に最初から挑戦すると心が折れてしまいます。数式展開は一度置いておいてイメージをつかみやすい書籍から挑戦しましょう!

それではおすすめな本を見てみましょう!

データマイニング入門

機械学習の各手法をRを用いて実装できる良本です。学部3年生の時に一番初期に手を付け、非常に勉強になったのを覚えています。ストーリー形式で進んでいくので分かりやすくさくさく読めます。図なども多いですが数式も登場します。機械学習手法のアルゴリズムに関しては理解に苦しむところもでてくると思うので全部理解しようとするのではなく、Rで手を動かして実践しイメージをつかみましょう。

データサイエンティスト養成読本

データサイエンティストを目指す人向けに機械学習の手法の説明から、実データのRやPythonでの実行まで網羅しています。理論的な数式展開はそれほど多くないのでこれから紹介する書籍よりは読みやすいでしょう。また、機械学習を勉強する上ではRとPythonどちらかの学習が必須になってきます。R・Pythonを勉強する上でのおすすめ本は「厳選10冊!データ解析(R・Python)の勉強におすすめな本」をご覧ください!

はじめてのパターン認識

機械学習手法と言えばこの本です。ほぼすべての主要機械学習手法に関して網羅していますが、思ったより難しいです。はじめてのと付いていますが、概念的な説明よりも数式展開で話が進んでいくので、ある程度理解している人でないと読破するのは難しい印象です。ただ名著であることは間違いないので周りの人たちと一緒に読み進めていくのが理想です。私たちの研究室でも輪読に用いてみんなで理解を進めていきました。

PRML上・下

この本の原著がPattern Recognition and Machine Learningなので通称PRMLと呼ばれています。ベイズ統計学を勉強する上でのおすすめ本にもご紹介しましたが、ベイズ理論を軸にして機械学習など様々な手法を詳細に教えてくれる名著です。正直内容は難解で完全に上級者向けです。僕自身も読もうと思って完全には読んでないです。ただ、分からないことがあったときに他の書籍では載っていないようなこともこの書籍には載っていたりするので1冊持っていると良いと思います。

まとめ

いかがだったでしょうか?

統計学全般のオススメ書籍に関しては以下の記事で取り上げていますので合わせてご覧ください!

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