機械学習を支える大学数学の一分野、確率統計学。数学を学び直したいと思っているのになかなか始められない方のために、翔泳社では『技術者のための確率統計学』を9月18日に発売しました。『技術者のための基礎解析学』『技術者のための線形代数学』と合わせて学び直すことで、厳密な数学を通して機械学習を理解する土台ができ上がります。 『技術者のための確率統計学 大学の基礎数学を本気で学ぶ』は、直感的に理解しづらい確率空間の仕組みを理論的に理解することができる1冊。本書では確率モデルの目標を「コンピューターの乱数によるシミュレーションで現実世界の不確定な現象を再現する」ことと定めています。 本書では基礎となる確率モデルの考え方から解説し、確率モデルを数学的に表現する確率空間をきちんと定義します。そのうえで、条件付き確率などの基本的な計算や、確率変数、確率分布の考え方も説明していきます。離散型の確率分布(二項
世界は数字であふれている。政治家の支持率から健康食品が病気のリスクを下げる確率まで、ニュースや広告を介して、新たな数字が次々とわたしたちに届けられる。しかしながら、その数字がどのようにつくられ、どのような意味を持つのかを真に理解することは容易ではない。特に、数字の送り手に悪意がある場合には注意が必要だ。50年以上前に出版された世界的ベストセラーの『統計でウソをつく法』で知られるように、統計を恣意的に用いれば、多くの人を欺くことはそれほど困難ではないのだ。 それでは、きちんとした科学研究室・大学によって裏付けられたデータならば無条件で信用できるのだろうか。そうではない、と統計学の講師でもある著者のアレックス・ラインハートはいう。科学者たちに悪意があり、統計学を歪めて使用しているわけではない。科学者たちもまた、わたしたち一般市民と同様に統計学をきちんと理解していないというのだ。 科学者は、統計
*追記(11月27日)ダイヤモンド社のHP「ダイヤモンド社 書籍オンライン」に、ぼくの短期連載「完全独習 ベイズ統計学入門」の3回目が掲載された。次のリンク。迷惑メールフィルターはベイズ統計学を使ってゴミメールを判別している | 完全独習ベイズ統計学入門 | ダイヤモンド・オンライン *追記(11月25日)ダイヤモンド社のHP「ダイヤモンド社 書籍オンライン」に、ぼくの短期連載「完全独習 ベイズ統計学入門」の2回目が掲載された。次のリンク。アメリカを二分した「モンティ・ホール問題」をベイズ統計学で推定する | 完全独習ベイズ統計学入門 | ダイヤモンド・オンライン *追記(11月20日) アマゾンには入荷された。ちなみに、ダイヤモンド社のHP「ダイヤモンド社 書籍オンライン」に、ぼくの短期連載「完全独習 ベイズ統計学入門」の掲載が始まった。次のリンクだ。ガン検査が「陽性」でも気に病む必要は
追記(2017年7月) こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数=下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト()募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層
執筆陣12人中8人が直接の知人友人というこの新刊書でございますが。 データサイエンティスト養成読本 [ビッグデータ時代のビジネスを支えるデータ分析力が身につく! ] (Software Design plus) 作者: 佐藤洋行,原田博植,下田倫大,大成弘子,奥野晃裕,中川帝人,橋本武彦,里洋平,和田計也,早川敦士,倉橋一成出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2013/08/08メディア: 大型本この商品を含むブログ (4件) を見る もちろん僕も発刊が決まってAmazonに予約ページができた時点でポチりまして、読んでみたところあまりにも内容が素晴らしかったので早速現職場の図書コーナーに持ち込んだ次第です(笑)。ということで、僭越ながら書評など書かせて頂こうかと思います。 ざっくり内容紹介 正直言って、ものすごーーーく網羅的で非常によく出来ています。1ページ目から順に読んでいっても初学
はじめに なぜか唐突にRブームが俺の中でやってきてしまってどうしようもないので、Rの本を注文しまくってたりしていたら、下のような本の山が出来てしまいました。 これらの本を付箋でペタペタしながら読み進めていくうちに、段々とRというのはどういう言語で、どういう風に勉強するといいのか、という方針が固まってきたので、ここにメモをしておきます。 Rとはどのような言語か 一言で、しかも乱暴に言ってしまうならば「統計に特化したPHP」というのが一番雰囲気を伝えられるかもしれない。いや、PHPの悪評は知っているし、ガチでRをやっている人にとっては嫌がられることもわかっているけど、あえてそういう説明が、あくまで入り口としてはわかりやすいのではないかと。 どういうことかというのを言い訳します。 自分が読んだ感じだと、統計というのは、「何らかのデータ」と「分析するためのツールとしての数式」と「その数式が意図する
追記2 2015年末の時点での最新リストはこちらです。 追記 この記事の5カ月後にもう少し更新した内容の「お薦め本リスト」記事を2つupしてますのでそちらもお読みください。 2013年秋版:データサイエンティストを目指すなら揃えておくべき10冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ 2013年秋版:データ分析初心者にお薦めする「基礎を本当にゼロから学ぶ」ためのテキスト5冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ 今回は、僕が実際に自然科学の研究者からデータサイエンティストへと転身するに当たって、いつも脇に置いていたテキストや同僚が参考にしていたテキストをまとめて紹介します。 ※以下僕も持っているものには「*」を打ってあります*1*2*3 統計学 統計学入門 (基礎統計学) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メ
→ アップデート:〈6-September-2011版〉. 数理統計研修の受講生から,「統計学の参考図書を紹介してほしい」との依頼があったので,下記のような「お誘い本リスト」をつくってみた.“門前”から“門”までの「参道」がやや長い気がするが,そこは気の迷いや逡巡が憑いてまわる相手のために,ということでご容赦を.また,いったん“入門”してしまった後は,手法ごとにそれぞれ適切な本(中級書)がきっとあると思うが,上のリストではそこまでは考えていない.ただし,ぼくの担当している講義が「実験計画法」だったりするので,この分野については数冊選んで,リストに付けた.なお,〈R〉に関する参考書は別のリストを参照されたい. ご意見などありましたら,ご連絡ください. 門前で迷っている人のためのコミック系入門書 高橋信『マンガでわかる統計学』(2004年7月刊行,オーム社,ISBN:4274065707→版元
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