【必見】機械学習を学ぶ前に読めば捗る入門書!数学も理解できるオススメな2冊はこれ!

機械学習の理論本を読んで、数式がすんなり理解できない、あるいは式展開は分かるけどその意味がわからないという初学者の方は多いのでは無いでしょうか。

そんな方にぜひ読んでいただきたい2冊を今回は紹介します。

おそらくは、一度は耳にしたことがある本かと思われますが、僕自身買ったのは機械学習の基礎を学んだ後でした。

しかし、当時これら本を読んでいて、「先に読んでおけば理解が捗ったのに・・・」「めちゃくちゃ分かりやすい」などと感じたこともあり、今回記事にしてみました。

さて、ではその本について少し見ていきましょうか。

 

この2冊で機械学習の基礎を作ろう

先に2冊を載せておき、後に詳しく解説していきます。

「言語処理のための機械学習入門」

 

「言語処理のための機械学習入門」という本は、機械学習を学びたいと思った方が最初に手にすべき本だと僕は考えています。

「言語処理のための機械学習入門」は、タイトルから自然言語処理の本では?と思われる方も多いと思われますが、実際は言語処理をテーマとした機械学習の入門書です。ですので、一般的な機械学習の入門書のテーマを言語処理にしたという感じです。

しかし、僕やそのほかの方がこの本を高評価しているのは、非常に分かりやすく確固たる基礎を身につけられるからです。(Amazonの評価も納得)

また、他に定番である「はじめてのパターン認識」という入門書がありますが、この本はある程度この分野に慣れ親しんでないと読み解くのが難しいです。さらに、比較的オススメといえど、概略本といった側面もあるため、できれば2冊目3冊目にするか副読本として読み進めるのが良いでしょう。

一方、「はじめてのパターン認識」のある程度深いところまでの説明が織り込まれている点は高評価です。僕は昔この本から始めたのですが、その経験からも後回しがオススメです笑

参照:Pythonで機械学習するための本・参考書と勉強方法など独学した手順でまとめ

「これなら分かる最適化数学」

 

この2冊の組み合わせは、間違いなく最強です。

1冊目は機械学習入門がメインで、2冊目は機械学習で用いられる数学の基礎(主に最適化)を学ぶのがメインになっています。

1冊目の「言語処理のための機械学習入門」はこの本だけで既に良書扱いされているのですが、この本の数学(最適化問題)の解説の弱みを非常にうまく補えるのが、2冊目の「これなら分かる最適化数学」という本になっています。

目次は下の図を参照してください。

 

まず、「言語処理のための機械学習入門」の一章では初心者のために50ページほど使って、機械学習に必要な数学を解説しています。その後、第二章から第六章にかけて具体的に学んでいくという流れです。

この50ページでは必要なことを浅いけど分かりやすく説明していて、凸計画問題、最尤推定法、MAP推定、ディリクレ分布などを学ぶことができます。

しかし、例えばニュートン法などは紹介程度に抑えられているなどの欠点があったり、大学一年度の微積・線形代数の計算はできるけど具体的な意味を忘れてしまったという方には腑に落ちない点も出てきます。僕は、勾配なんかも忘れていましたから余計に大変に感じたのかもしれません。

そう時に非常に役立つのが「これなら分かる最適化数学」になります。驚くほどに「言語処理のための機械学習入門」と噛み合っていて、この本で分からなかったことをこちらの本でしっかり学ぶことができます。本一冊使っているので、この範囲に関しては十分深く学べもします。

ただ「言語処理のための機械学習入門」の一章を読んでいて数学に全く問題を感じなかった方は、そのまま2章に進むと良いかと思われます。しかし、それでもこの「これなら分かる最適化数学」を読めばより深く広く理解できることは間違いないです。

また全体を通して、「言語処理のための機械学習入門」は、大まかには最適化問題をときながらクラスタリング、EMアルゴリズム、ナイーブベイズ、SVMなどを学ぶことができます。そこで、最尤法とMAP推定を繰り返し使うので、ベイズの定理・尤度についてだいぶ詳しく活用方法がわかるようになります。

「これなら分かる最適化数学」は結構具体的な計算をさせてくれます。

どちらも入門書とはいえ、理解が難しい部分もありましたが、相当にわかりやすく力がついたことを実感しています。

とまあ、こんな感じで2冊揃えたら感動的に分かりやすかったので、勢いで紹介してみました。

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自然言語処理興味ある人は、ベイズなんかもしっかり学んでおくといいかも↓。

ベイズ統計学入門・初心者にオススメの書籍と僕の勉強軌跡

自然言語処理メインの記事は、来年度からガッツリやるのでそれまでお待ちを

 

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