統計・機械学習・R・Pythonで用途別のオススメ書籍 - StatModeling Memorandum
比較的読みやすい本を中心に紹介します。今後は毎年このページを更新します。 微分積分 高校数学をきちんとやっておけばそんなに困ることないような。偏微分とテイラー展開は大学演習のような本でしっかりやっておきましょう。ラグランジュの未定乗数法のような、統計・機械学習で必要になる部分は、ネット等で学べばいいかなと思っています。 線形代数 tensorflowなどのおかげで順伝播部分（行列積および行列とベクトルの積）さえ書ければ線形代数の知識はそこまでいらないんじゃないかという流れを感じます。しかし、主成分分析やトピックモデルなどの行列分解や、ガウス過程などのカーネル法のような様々なデータ解析の手法に一歩踏み込むと、きちんとした勉強が必要になります。理解しやすくて使いやすくて、統計や機械学習への応用を主眼においた線形代数の本はまだ見たことないです。機械学習シリーズとかで基礎から「The Matrix
Python（PyStan）で「StanとRでベイズ統計モデリング」の5.1節を実行する - StatModeling Memorandum
StanのPythonバインディングであるPyStanが公開されて久しいですが、検索してもあんまり情報がヒットしません。ちょっと寂しいと思ったので、インストールやtraceplotの出力なども含めて、以下の本の5.1節「重回帰」の一部を実行してみました（ステマです）。 StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R) 作者:健太郎, 松浦発売日: 2016/10/25メディア: 単行本 本自体の紹介は以前の記事を読んでいただければと思います。 「StanとRでベイズ統計モデリング」松浦健太郎 という本を書きました - StatModeling Memorandum インストール Windows 7 64bit、Python 3系でのインストール手順を説明します。 AnacondaでPythonなどをインストール コマンドプロンプトからpip install pystanでpy
「StanとRでベイズ統計モデリング」松浦健太郎 という本を書きました - StatModeling Memorandum
僕が筆者なので、この記事は書評ではなく紹介になります。まずこの本はRのシリーズの一冊にもかかわらずStanという統計モデリングのためのプログラミング言語の方がメインです。このようなわがままを許してくれた、ゆるいふところの深い石田先生と共立出版には感謝しかありません。 StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R) 作者:健太郎, 松浦発売日: 2016/10/25メディア: 単行本 目次と概要 共立出版のページを見てください。GitHubのリポジトリもあります。 前提とする知識 「はじめに」の部分で触れていますが、確率と統計の基本的な知識はある方、R（やPython）で簡単なデータ加工や作図が一通りできる方を想定しています。そのため、確率分布なんて聞いたことがない、プログラミングがはじめて、Rがはじめて、という方が読み進めるのは厳しいかもしれません。なお、Rの基本的な関数し
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