データ解析・機械学習を始める方や、データ解析・機械学習の 「初級」 から 「中級」 に移りたい方によく質問されるのは、「勉強するためにオススメの本はありませんか？」 です。
皆さんも興味があると思いますので、時間を見つけて改めて本を読み直してから、本の紹介をして参ります。
リンク先に、それぞれの本を紹介する記事があります。参考になれば幸いです。
ちなみに、どの記事にもアフィリエイトは一切ありません。ご安心くださいませ。
線形代数
微分・積分
統計学
- 高橋信, 「マンガでわかる統計学」, オーム社, 2004
- 高橋信, 「マンガでわかる統計学[回帰分析編]」, オーム社, 2005
- 高橋信, 「マンガでわかる統計学[因子分析編]」, オーム社, 2006
- 馬場敬之, 「確率統計キャンパス・ゼミ」(改訂5までは「統計学キャンパス・ゼミ」), マセマ出版社, 2020 (改訂6)
- ダレル・ハフ 著, 高木秀玄 訳, 「統計でウソをつく法―数式を使わない統計学入門」, 講談社, 1968
- 東京大学教養学部統計学教室 編, 「統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)」, 東京大学出版会, 1991
データ解析・機械学習
- 金子弘昌, 「化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門(改訂2版)」, オーム社, 2023
- 金子弘昌, 「Pythonで気軽に化学・化学工学」, 丸善, 2021
- 金子弘昌, 「Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析」, 講談社, 2021
- 金子弘昌, 「化学・化学工学のための実践データサイエンス―Pythonによるデータ解析・機械学習―」, 朝倉書店, 2022
- 藤井宏行, 「エンジニアのための実践データ解析」, 東京化学同人, 2005
- 斎藤康毅, 「ゼロから作るDeep Learning: Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」, O’Reilly(オライリー・ジャパン), 2016
- 持橋大地, 大羽成征, 「ガウス過程と機械学習」, 講談社, 2019
- Jakub Langr 著, Vladimir Bok 著, 大和田茂 訳, 「実践GAN 敵対的生成ネットワークによる深層学習」, マイナビ出版, 2020
- C.M. ビショップ 編, 「パターン認識と機械学習 上 ～ベイズ理論による統計的予測～」, 丸善出版, 2012
- C.M. ビショップ 編, 「パターン認識と機械学習 下 ～ベイズ理論による統計的予測～」, 丸善出版, 2012
- 太田亨 著, 「組成データ解析入門―パーセント・データの問題点と解析方法―」, 朝倉書店, 2023
データベース
実験計画法
研究成果を届ける (論文執筆・プレゼンテーションなど)
- 藤沢 晃治, 「「分かりやすい説明」の技術 最強のプレゼンテーション15のルール」, 講談社, 2002
- 藤沢 晃治, 「「分かりやすい文章」の技術 読み手を説得する18のテクニック」, 講談社, 2004
- 藤沢 晃治, 「「説得力」を強くする 必ず相手を納得させる14の作戦」, 講談社, 2015