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 [単行本]

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 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  ディープラーニングの裏側まで。機械学習の本質もこの１冊で。

• 目次（「BOOK」データベースより）

  序章　エンジニアリングのための数学から、統計学と機械学習のための数学へ
  第１章　統計学と機械学習につながる数学の基本
  第２章　統計学と機械学習につながる２次関数
  第３章　統計学と機械学習につながる二項定理、対数、三角関数
  第４章　統計学と機械学習のためのΣ、ベクトル、行列
  第５章　統計学と機械学習のための微分・積分
  第６章　ディープラーニングを支える数学の力

• 内容紹介

  累計48万部突破!
  ビジネス書大賞(2014)、統計学会出版賞(2017)受賞シリーズの最新刊!
  
  これから全ての人に必要となる、統計学と機械学習を支える数学がこの1冊でマスターできる本です。
  知識ゼロの文系でもわかるよう、「数の本質」「方程式の基本」から「ディープラーニングの裏側」までを丁寧に解説します。
  
  【本文より】
  本書の副題は、「データ分析と機械学習のための新しい教科書」です。
  統計学のシリーズに突然、機械学習が登場したことに驚いた方もいらっしゃるかもしれません。
  しかし実は、現代統計学と機械学習手法はともに「IT と統計学の素晴らしき結婚」によって生み出されたものであり、その背景にある数学的な道具立ては「まったく一緒」と言っても過言ではありません。
  つまり、統計学と機械学習のための数学は同時にマスターすることができるのです。
  
  【主要目次】
  序 章
  エンジニアリングのための数学から、統計学と機械学習のための数学へ
  第1章
  統計学と機械学習につながる数学の基本
  第2章
  統計学と機械学習につながる2次関数
  第3章
  統計学と機械学習につながる二項定理、対数、三角関数
  第4章
  統計学と機械学習のためのΣ、ベクトル、行列
  第5章
  統計学と機械学習のための微分・積分
  第6章
  ディープラーニングを支える数学の力

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  西内 啓(ニシウチ ヒロム)
  １９８１年生まれ。東京大学医学部卒（生物統計学専攻）。東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長、ダナファーバー／ハーバードがん研究センター客員研究員を経て、２０１４年１１月に株式会社データビークル創業。自身のノウハウを活かしたデータ分析支援ツール「Ｄａｔａ　Ｄｉｖｅｒ」などの開発・販売と、官民のデータ活用プロジェクト支援に従事

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 の商品スペック