3 図書 都市と地域の数理モデル: 都市解析における数学的方法 栗田, 治(1960-) 共立出版 9 数理モデリング入門: ファイブ・ステップ法 Meerschaert, Mark M., 1955-, 佐藤, 一憲(1963-), 梶原, 毅(1956-), 佐々木, 徹, 竹内, 康博(1951-), 宮崎, 倫子, 守田, 智 共立出版
Twitter のTLに著者の方のツイートが流れてきて興味をもったのがきっかけです。 そのまま Twitter で検索したりAmzonの口コミを見て 初学者にも分かりやすいように数式を使わず 数理モデル を平易に解説している 網羅的に描かれていて辞書のように使える 図が多くしかもフルカラー といった特徴に惹かれて購入しました。 実際に読んでみると数式がまったくでないというわけではありませんが、 微積 を知っていれば問題ないものばかりです。 数理モデル を理論をベースにして式変形で導き出すのではなく、最初から式を提示したあとに各項ごとの意味を解説してくれています。おかげで、頭の中で式変形を考えなくてもサラサラと読み進めていくことができました。 著者の方がたびたび書かれているように、データ分析を行うときにどの 数理モデル を使えばよいかを考えるための指標を学ぶことができました。これからデータ分析の理論を学ぶ入門書として素晴らしい本だと思います。
ちょっと前にこんな記事を書きました。 そして今回はこちらです。 数理モデル 本、最近多く出ていますね。とてもいい流れだと思います。 偶然にも出版される日が近く、著者の江崎さんが慌てたことでも話題になりましたね。 — 江崎貴裕@ 数理モデル 本発売中! (@tkEzaki) 2020年3月24日 すでに界隈では書評も書かれているので *1 書こうか迷いましたが、 書かないより書いたほうが(ブログ年間50記事書くという目標のためには)良かろうと思い、書きます *2 。 もくじ 本はフルカラーで、全四部、14章です。壮大です *3 。 第一部 数理モデル とは 第1章 データ分析と 数理モデル 第2章 数理モデル の構成要素・種類 第二部 基礎的な 数理モデル 第3章 少数の方程式によるモデル 第4章 少数の 微分方程式 によるモデル 第5章 確率モデル 第6章 統計モデル 第三部 高度な 数理モデル 第7章 時系列モデル 第8章 機械学習 モデル 第9章 強化学習 モデル 第10章 多体系モデル・エージェントベースモデル 第四部 数理モデル を作る 第11章 モデルを決めるための要素 第12章 モデルを設計する 第13章 パラメータを推定する 第14章 モデルを評価する 何が書いているの?
文字数が超えるため、本の画像をて削除しました。興味がある方は、元記事をご覧ください。 2019年データサイエンスにオススメの本80冊! ビッグデータの発展とともに、データサイエンスは今広く知られるようになりました。大学にデータサイエンスを学べる学部ができたり、データサイエンティストを目指している人もたくさんいるでしょう。この記事では、統計学から機械学習やマーケティングまで、初心者がデータサイエンスを学ぶのにおすすめの本を80冊紹介します! 1. 『データサイエンス講義 』Rachel Schutt、Cathy O'Neil 著 本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。 2. 『戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック』Foster Provost、Tom Fawcett著 本書は、データをビジネスに活かすために身に付けておくべき基本的な考え方と、データマイニングやモデリングの根底に存在するコンセプトについて、体系的に解説しています。 3. データ分析のための数理モデル入門--Tomohiro's Web Site. 『データサイエンス入門』竹村彰通著 本書はデータの処理・分析に必要な情報学(コンピュータ科学)と統計学の基本知識をおさえ、またデータから新たな価値を引き出すスキルの学び方を紹介します。 微分積分&線形代数 4. 『その数学が戦略を決める』イアン・エアーズ著 本書では一貫して絶対計算(すべてを大量データに基づく数字を使って意思決定を行うこと)の利点を現実のいろいろな例から説いています。 5. 『プログラミングのための線形代数』堀玄、平岡和幸著 本書は、専門・非専門を問わずコンピュータにかかわる方を主な対象に想定した線形代数の参考書です。単に「線形代数プログラムの書き方」を解説する本ではなく、数学のプロでない読者に線形代数の本音を語ることが狙いです。 6. 『統計学のための数学入門30講 (科学のことばとしての数学)』永田靖著 本書の内容は高校数学から初等の微分積分,線形代数学のレベルであり、わかりやすくなぜこの数式が統計学に役立つのかについて丁寧に解説しています。 7. 『これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで』金谷健一著 本書は最適化手法の入門書として書かれたもので、経営学やORのみならず、統計的最適化や機械学習に関する話題も扱っています。また、各手法を紹介するだけでなく、その数学的背景の解説に力点を置いています。 8.
『統計のための行列代数(上・下)』D. A. ハーヴィル著 この本は、統計ユーザーが線形統計モデルや多変量解析での応用に必要とする線形代数の基礎を、具体的に行列を使って解き明かした入門書です。 統計学 9. 『統計学が最強の学問である』 10. 『統計学が最強の学問である[実践編]---データ分析のための思想と方法』 11. 『統計学が最強の学問である[ビジネス編]――データを利益に変える知恵とデザイン 』 12. 『統計学が最強の学問である[数学編]――データ分析と機械学習のための新しい教科書』 この4冊は西内啓さんのシリーズ作品で、統計学がなぜ必要なのかをよく説明しています。この4冊を読んで、統計学の本当の魅力とパワフルさを知っているでしょう。 13. 『プログラミングのための確率統計』堀玄、平岡和幸著 この本は、数式による定理の証明とその説明という数学教科書の一般的なスタイルとは異なったかたちで確率統計を解説していいます。 14. 『統計学入門 (基礎統計学)』 15. 『自然科学の統計学 (基礎統計学)』 16. 『人文・社会科学の統計学 (基礎統計学) 』 この3冊は東京大学出版会の基礎統計学3部作で、基本的な内容を網羅的に扱って、さまざまな統計学的考え方を紹介し、その基礎をわかりやすく解説します。 17. 『データサイエンスのための統計学入門 ―予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とRプログラミング』Peter Bruce、Andrew Bruce著 本書はデータサイエンスに必要な統計学と機械学習の重要な50の基本概念と、関連する用語について、簡潔な説明と、それを裏付ける最低限の数式、クリアな可視化、実現するRコードを提示して、多方面からの理解を促します。 多変量解析 18. 『多変量データ解析法―心理・教育・社会系のための入門』足立浩平著 本書を読み終えた後、SPSSあるいはR等の統計ソフトを用いて実際のデータに触れることにより、さらに多変量解析への理解と興味が深まることでしょう。 19. 『多変量解析法入門 (ライブラリ新数学大系) 』永田靖、棟近雅彦著 本書は入門的な統計的方法を習得した方々を対象とした多変量解析法の入門書です。 因果推論 20. 『データ分析の力 因果関係に迫る思考法』伊藤公一朗著 本書はランダム化比較試験、RDデザイン、パネル・データ分析など、因果関係に迫る最先端のデータ分析手法について、数式を使わず、具体例とビジュアルな描写を用いて解説していきます。 21.
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