What You Can Learn from Data Science and Machine Learning
A Data Science and Machine Learning Guide by the University of Dating
Dirk P. Kroese (Author), Zdravko Botev (Author), Thomas Taimre (Author) Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods https://people.smp.uq.edu.au/DirkKroese/DSML/
『Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods』は、データサイエンスや機械学習の数学的および統計的基盤に関する理論を深く掘り下げ、学問的にしっかりとした内容で提供する教科書です。この本は、数学の学生をターゲットにして、データサイエンスに関連するさまざまなアルゴリズムやアイデアを理解するための数学的および統計的な方法を学べるよう設計されています。特に、データサイエンスや機械学習における理論的な背景をしっかりと学びたいと考えている学生や研究者にとって非常に価値のある一冊です。
概要と目的
本書の目的は、データサイエンスの現代的な手法を理解するために必要な数学的および統計的な基礎を提供することです。これにより、学生はデータサイエンスで使用される機械学習アルゴリズムの数学的背景を深く理解できるようになります。特に、数学の学生や大学院生向けに書かれており、データサイエンスにおけるさまざまな手法の背後にある理論を学ぶために必要な知識が豊富に盛り込まれています。
この本では、次のような特徴があります：
- 数学的理解に焦点を当てる：データサイエンスや機械学習に関連する理論的背景を深く掘り下げて解説しています。
- 独立して完結した内容：本書は自己完結型で、学生が独力で学べるように構成されています。基本から応用まで、十分にカバーしています。
- 演習問題と具体例：多くの演習問題と、それに伴う解説を通じて、読者が実際に手を動かして学べるようになっています。
- Pythonコードとアルゴリズムの解説：実際のアルゴリズムをPythonコードとともに紹介し、理論だけでなく実践的なスキルも養えるようになっています。
- フルカラーで視覚的にわかりやすい：数式や図表などがフルカラーで提示され、視覚的にも理解しやすくなっています。
内容の特徴
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数学的な厳密さ： 本書は、データサイエンスと機械学習における数学的な理論を非常に厳密に扱っており、定理の証明やその後の導出過程を丁寧に説明しています。これにより、学生はアルゴリズムがどのように機能するのか、その背後にある理論的な理由をしっかりと理解できます。
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現代的なアルゴリズムの紹介： データサイエンスや機械学習の分野では、新しいアルゴリズムが日々開発されています。本書では、これらの最新のアルゴリズムに関しても触れており、理論と実践の両方を学ぶことができます。特に、正則化法や分類、決定木などの重要なトピックについて詳述しています。
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Pythonコードの活用： データサイエンスや機械学習のアルゴリズムを実際に手を動かして学べるよう、Pythonコードが多く紹介されています。これにより、理論を学びながら実際のプログラミング技術も身に付けることができます。
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演習問題： 本書には多くの演習問題が含まれており、読者が自分の理解度を確認し、さらに深い理解を得るために役立ちます。解答が一部示されており、自己学習にも最適です。
評価と受け入れられ方
この本は、カナダのトロント大学のニコラス・ホール教授によって高く評価されています。彼は、「この本は現代的な機械学習技法の背後にある数学をしっかりと理解させてくれる良書であり、理論と実践のバランスが非常に良い」と述べています。また、アダム・ロイ教授（カールトン大学）も、「この本は、イントロダクションとして多くの本が取り扱っていない深い内容を扱っており、非常にわかりやすく書かれている」と賛辞を送っています。
まとめ
『Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods』は、データサイエンスや機械学習の理解を深めたい数学や統計学の学生にとって、非常に優れた教科書です。理論と実践がバランスよく織り交ぜられており、Pythonコードによる実装例も豊富に含まれています。高度な内容にもかかわらず、非常にアクセスしやすく、自己学習や授業での使用にも最適です。データサイエンスの背後にある数学的な理論を学びたいと考えている方にとって、この本は非常に有用なリソースとなるでしょう。
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