統計的学習の基礎(トウケイテキガクシュウノキソ)

機械学習とは,コンピュータに学習能力を持たせるための方法論を研究する学問の名称であり,もともとは人工知能分野の一部として研究されていた。その後,機械学習は統計学と密接な関わりを持つようになり,「統計的学習」として独自の発展の道を歩み始めた。そして,1990 年代から現在に至るまでの計算機やインターネットの爆発的な普及と相まって統計的学習の技術は目覚ましい発展を遂げ,いまや情報検索,オンラインショッピングなど,われわれの日常生活とは切り離すことのできない情報通信技術の根幹を支える重要な要素技術の一つとなった。
本書は,このような発展著しい統計的学習分野の世界的に著名な教科書である“ The Elements of Statistical Learning ” の全訳である。回帰や分類などの教師あり学習の入門的な話題から,ニューラルネットワーク,サポートベクトルマシンなどのより洗練された学習器,ブースティングやアンサンブル学習などの学習手法の高度化技術,さらにはグラフィカルモデルや高次元学習問題に対するスパース学習法などの最新の話題までを幅広く網羅しており,計算機科学などの情報技術を専門とする大学生・大学院生,および,機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている大学院生・研究者・技術者にとって最適な教科書である。

原著 "The Elements of Statistical Learning" (ESL) は、統計学と機械学習を橋渡しする大学院レベルの教科書として世界的に読まれてきました。本書はその日本語訳で、線形回帰からブースティング、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークまで、教師あり・教師なし学習の主要手法を統計理論の枠組みで統一的に扱います。著者 3 名はいずれもスタンフォード大学統計学科の教授であり、理論と応用の双方に精通した記述が特徴です。

難易度は高く、線形代数・確率論・最適化の基礎が前提として求められます。各章は数式を中心に展開されるため、学部の統計入門だけで臨むと挫折しやすいのは確かです。同じ著者陣による "An Introduction to Statistical Learning" (ISL / ISLR) がより平易な入門にあたるため、先にそちらで全体像を把握してから ESL へ進むルートが広く推奨されています。

それでも本書が長く価値を持つのは、手法の背後にある統計的な動機付けとバイアス-バリアンス分解の視点が一貫して示されている点にあります。アルゴリズムの使い方だけでなく「なぜそれが機能するのか」を数理的に問える力を身につけたい方にとって、何度も立ち返る基盤になる一冊です。