数式で絶望した人の「やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん」の本のレビュー・感想

現在、私はAIジョブカレというプログラミングスクールで機械学習を学んでいます。

機械学習講座の3回目でロジステック回帰を学ぶことになるのですが、難しい数式に気をとられて、わからなくなってしまいました。

ロジステック回帰をちゃんと理解するには、最尤法、シグモイド関数、確率勾配降下法、内積など、たくさんの数学や統計学の知識が必要になっていきます。

そんなときに役立ったのが、機械学習の基礎的な数学(数式)から学べる

「やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん ~アヤノ&ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで~」

という本(以降、「数学のきほん」と略す)でした。

「数学のきほん」は、こんな本でした。

理論とpythonのコードが掲載されている

機械学習系の本やブログだと、数学を使った理論だけ解説しているもの、もしくは、プログラミングのコードのみで解説しているものが多いです。その結果、”いまいちよくわからなかった”という感想を持つ方が多いと思います。

機械学習は、プログラミングの方法(ライブラリーの使い方)が理解できれば、数式がわからなくてもコードは書けますが、ライブラリーの中身がわからない状態でプログラミングをするのは、なんか気持ち悪いものです。

ライブラリーの中身はどうなっているんだろう?そう思ったときに、「数学のきほん」本の内容が役立ちます。

オススメの「数学のきほん」の使い方

オススメの「数学のきほん」の使い方としては、

理論部分から読んでみて、40パーセンセントでも理解したら、本の後半にあるpythonのコードを書いてみる。実装時、なぜこのような実装するの?となったらまた理論にもどって復習。その繰り返しがオススメの勉強方法と言えます。

理由は、理論とプログラミングを交互やったほうが、より知識が深まるからです。

数式が出てきてもビックリしない

機械学習を学ぼうとしたとき、大学レベルの数学の数式のおかげで挫折するケースも多々あるかと思います。

本の中にも、尤度関数、シグモイド関数などたくさんの大学で学ぶ数式が出てきます。

初めてみたときギョッとしますが、式の意味をひとつひとつ丁寧にアヤノ&ミオの会話の中で解説してくれているので、他の本に比べてわかりやすいのが特徴です。

例えば、

会話の中でわかりやすく説明してくれている。

$$\frac{ 1 }{ 2 }\sum_{i=1}^n\{y_i-f(x)\}^2$$

というような式がいきなり出てくるが、

この式だと勝手に1/2をかけているが、

・なぜ1/2を掛けるのか?

・そもそも勝手に1/2をかけてよいのか?

そのようなちょっとした疑問についても本では触れています。

会話形式のためわかりやすい

「数学のきほん」は、最初から最後まで「アヤノ&ミオ」の会話形式で進行します。

他の本のように長文の文章を読む負担がなく、サクサク読みすすめることができます。

感想は

図、表をたくさん使って解説

図、表をたくさん使って解説してあるので、理解しやすい。

ほとんど文章のみの本に比べると、読みやすいと言えます。

前処理で「標準化」する理由がやっとわかった

前処理の中で標準化をする意味が初めてわかった。

スクールやブログだと、「前処理で標準化します」と書いてあるだけで、なぜ標準化するのか説明すらしてくれないことが多々あります。「数学のきほん」のおかげで、やっと標準化をする理由がわかりました。

数式がイメージしやすい

数式の意味がイメージしやすい。

∑やΠなどの記号がわからなくても、付録で解説しているため記号でわからなくなって挫折することがなかった。

まとめ

以上、「数学のきほん」の書評(感想)でした。

少しでも数式も理解できるようになりたいと思ったら、まずは

「数学のきほん」で知識をつけていくと良いと思います!

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