ここから学ぶ統計的機械学習 Python で実践!確率・統計から推定・学習理論まで(ココカラマナブトウケイテキキカイガクシュウパイソンデジッセンカクリツトウケイカラスイテイガクシュウリロンマデ)

本書は、 Python を使って「確率・統計」そして「機械学習」の世界を、やさしく、そして着実に学んでいくための一冊です。数式をただ読むだけでなく、実際にコードを書いて動かしてみることで、「なるほど、こういうことだったのか」と納得しながら理解を深めていきます。
まず第 I 部「入門編」では、 Python の基本操作からスタートします。関数や確率の基礎、確率分布の考え方を、少しずつステップアップしながら学べる構成です。プログラミングが初めての方でも安心して読み進められるよう、やさしい言葉と具体的な例を用いて解説しています。
続く第 II 部「 Python で学ぶ確率・統計」では、実際のデータを扱いながら、平均や分散といった統計量の計算、グラフによる可視化、確率分布の操作などを学びます。「コードを書いて確かめる」ことを通して、数学の知識が自分の中で生きたものになっていくはずです。
そして第 III 部「発展編」では、統計的推定や学習理論といった少し高度なテーマに挑戦します。 SVM やブースティング、時系列解析など、実際の機械学習につながる内容を扱いながら、近年注目されている生成 AI の活用方法にも触れます。 AI の時代を生きる私たちにとって、「考えながら使う力」がどれほど大切かを感じられるでしょう。

本書は、 Python を通してデータの世界に一歩踏み出したいと考えるすべての人に向けています。プログラミングや統計に初めて触れる高校生・大学生はもちろん、データ分析や AI に興味を持つ社会人の方にもおすすめです。
「数学は苦手だけど、 Python でなら試してみたい」「 AI がどうやって学んでいるのかを知りたい」そんな方にこそ、手に取ってほしい一冊です。
特別な前提知識は必要ありません。基本的なパソコン操作と「自分で手を動かして学びたい」という気持ちがあれば十分です。各章には、考えながら進められるように理解度チェックやコード例を多く用意しています。

読者が本書を通して、
• Python の基本文法とデータの扱い方を身につける
• 確率や統計の考え方をプログラムで理解する
• AI ・機械学習の基礎を体験的に学ぶ
ことを目指しています。

機械学習を支える数理を学ぼうとして PRML (パターン認識と機械学習) を手に取り、最初の数章で挫折した経験を持つ人は少なくありません。本書はその手前に位置する教科書として、確率・統計の基礎から出発し、回帰、分類、カーネル法、ベイズ推論へと段階的に登っていく構成を取っています。著者の池田和司氏は奈良先端大で機械学習の講義を長年担当しており、本書はその講義ノートを基盤としています。

数式は省略せずに記載されていますが、証明の行間が比較的丁寧に埋められているため、線形代数と微積分の基礎 (大学 1 〜 2 年程度) があれば独力で追える設計です。ライブラリの使い方ではなくアルゴリズムの「なぜそう動くのか」に紙幅を割いているため、 sklearn を回すだけでは得られない判断力、たとえばモデル選択の根拠やハイパーパラメータの意味を腑に落とすための土台が手に入ります。

実装コードを動かして学ぶ本ではなく、紙とペンで数式を追い、理論の骨格を身体に入れるタイプの本です。「数学をやらないと先に進めない」と自覚した段階で手に取ると、 PRML やベイズ統計の専門書への橋渡しとして確かに機能します。