この記事では、上記のような悩みを解決していきます。
この記事の想定読者
想定している読者は、次のとおりです。
- 多変量解析を学びたい人
- でも、多変量解析の良書を見つけられていない人
- 機械学習を学んでいて理論面がよく分からない人
この記事では「多変量解析の学習でおすすめの本」について書いていきます。
多変量解析を学んでいきたいけど、ぶっちゃけどの本を選べば良いのか分からないですよね。
でも、本記事を読み終えれば、多変量解析の学習でおすすめの本が分かるようになるので、自分のレベルに合った参考書が見つかるようになります。
この記事を書いている僕は、大学時代は数学科で応用数学を学んでいて、現在データサイエンティストとして働いています。
なので、大学で学ぶための参考書を探している人から、機械学習の理論を学びたい人まで、幅広く多変量解析の本を紹介できます。
Contents
【厳選5冊】多変量解析の学習でおすすめの本【数学科出身が解説】
多変量解析でおすすめの本を紹介していきます。
こちら「難易度順」に並んでいるので、上から読み進めていくと、そのまま学習手順にもなります。
多変量解析でおすすめの本① : 完全独習統計学入門
まず最初に読むべき本は、「完全独習 統計学入門」です。
こちら多変量解析の本ではないですが、統計学の基礎を学べるようになっています。
というのも、多変量解析を学ぶためには、基本的な統計学をおさえておく必要があるんですよね。
多変量解析は、統計学の知識がないと理解不能ですので、このタイミングで統計学の基礎を学んでおきましょう。
統計検定2級を受ける人が、よく使っている参考書ですね。
統計学でおすすめの本
なお、統計学について深く学んでから多変量解析を学びたいと考えている方は、以下の記事が参考になります。
数学科出身の僕が、統計学でおすすめの書籍を「レベル別で」厳選しておきました。
統計学は学んでおいて損がないですからね。たくさん勉強していきましょう(｀・ω・´)！
多変量解析でおすすめの本② : 多変量解析のはなし改訂版
統計学の基礎をおさえたら、「多変量解析のはなし」を使っていきましょう。
こちらは、具体例を交えつつ多変量解析について紹介してくれているので、「統計学→多変量解析」の移行にはピッタリの一冊になっています。
多変量解析を学んでいくと、どうしても数式が多くなってしまうので、いったん具体例でイメージを掴んでおくのが良いですね。
Amazonのレビューも、星5つになっていました(｀・ω・´)！
多変量解析でおすすめの本③ : 多変量解析がわかる
さらに多変量解析を深掘りしていくなら、「多変量解析がわかる」がオススメ。
こちらの書籍は、多変量解析について広く浅く書かれている書籍になっています。
理論の深掘りはしませんが、基本的な数式については解説されていますね。
なので、「多変量解析の具体例 → 理論面の入り口」として使っていくのが良いですね。
多変量解析でおすすめの本④ : 多変量解析法入門
多変量解析法入門は、僕が数学科時代に「教科書」として指定されていた本です。
確率統計を専門にしている教授の知り合いだったそうで、大絶賛していました。笑
ただ、本当に内容も分かりやすくて、僕も良書だと感じましたね。だから紹介しているわけですが、、、。
具体例を交えつつ数式を紹介していくスタイルなので、かなり学習しやすいかと思います。
他の数学書と違って、数式の展開も丁寧ですよ(｀・ω・´)！
多変量解析でおすすめの本⑤ : カーネル多変量解析
最後におすすめするのが、「カーネル多変量解析」です。
こちらは、機械学習でよく使われているような多変量解析を学べます。
なので、「機械学習の実装は学習したんだけど、理論面はよく分かっていないんだよな…。」と感じている人にピッタリです。
補足 : 線形代数の知識が必須です
なお、こちらは良書ではあるのですが、大学数学をおさえていないと難しいかと。
中でも、線形代数が必要になってきます。線形代数に不安を感じている方は、このタイミングで合わせて学習していきましょう。
なお、線形代数の本についても、以下の記事にて厳選して紹介しています。
まとめ : さっそく多変量解析を学習しよう
というわけで、多変量解析の学習でおすすめの本を紹介してきました。
多変量解析は、これからもっと需要が伸びてくる学問分野だと感じるので、このタイミングで学習しておきましょう。
学習しないと損するかもしれませんが、学習したことによる損はありませんからね(｀・ω・´)！
統計学の基礎からおさえたい方は、以下の本から。
統計学がある程度わかっているなら、以下の本から。
さっそく勉強開始です😌
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