［本など］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

同じ著者の「統計学が最強の学問である」を数年前に読みました。当時、すごい話題になっていて、その波に乗って買った気がします。その時は、なんか難しいな、くらいの感想で終わっていました。

あれから、何年も経って、AIが脚光を浴びました。データサイエンスという分野がとても重要になってきています。実は、データサイエンスが何なのかいまいちよく分かっていないのですが、その辺の知識を埋めようと思い、本書を手にとってみた次第です。

知らなかったのですが、この「数学編」の他にも「実践編」や「ビジネス編」なんていうのもでています。

こちらの記事にも書きましたが、数学は結構好きなので、勉強してみたい分野＋数学の組み合わせは、大歓迎という感じでした。

統計学の本だと思って買うと、期待が外れると思いますのでご注意を。8:2くらいの割合でほぼ数学の本です。数学のかなり初歩のところから詳しく解説してくれます。

二次関数→二項定理→対数→三角関数→ベクトル、行列→微積分
って感じで進みます。ハイライトは行列だと思います。統計でよく使われる、「重回帰分析」というのがこの行列を使って説明されます。懐かしいなと思いつつも、結構忘れている部分も多くて軽くショックでした。でも、中３〜高校くらいの数学の知識があれば読み進められると思います。

色々な関数や微積分を説明するのに出てくる具体例が、ビジネスに即したものになっていて、「数学が何の役に立つの？？？」という疑問に応えてくれます。

本書は、500ページくらいあってかなりヘビー級です。ただ、簡単な計算や既知の部分は読み飛ばせるので、実際はさほど読むのに時間がかかりません。

ラストは、ディープラーニングと数学の関係が書かれています。この前紹介した「シン・ニホン」という本にも、「ベースになるのは統計数理と数学、特に線形代数、微積分の力だ。」と書いてある。

「数学編」では、AI時代を生き抜くのに必要なことが学べます。正直、簡単ではないですが、とても入りやすいとは思います。統計がどうとか別にして、普通に数学の学び直しとしても最適の本です。