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

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。

目次

目次
第I部入門編1
第1 章Python プログラミング入門
1 － 1 Colab とは
1 － 2 生成AI を使わず写経と改変で身につける学習方針
1 － 3 エラーメッセージとの向き合い方
1 － 4 データとデータ型の基本
1 － 5 Python の関数
1 － 6 組み込み関数
1 － 7 算術演算子
1 － 8 Python のモジュールと関数
1 － 9 ライブラリとモジュール
1 － 10 特定のモジュールや関数だけを取り込む方法
第2 章Python で学ぶ高校数学
2 － 1 組み合わせnCr
2 － 2 順列nPr
2 － 3 階乗n!
2 － 4 式の展開
2 － 5 因数分解
2 － 6 素因数分解
2 － 7 方程式を解く
2 － 8 微分
2 － 9 積分
第3 章Python で学ぶ様々な関数
3 － 1 関数とは
3 － 2 パラメータ
3 － 3 関数のパラメータの値を求める
3 － 4 関数のパラメータの値を推定する
3 － 5 SymPy のplot() 関数
3 － 6 多項式関数：1 次関数
3 － 7 多項式関数：2 次関数
3 － 8 多項式関数：3 次関数以上
3 － 9 三角関数
3 － 10 指数関数
3 － 11 対数関数
3 － 12 分数関数
3 － 13 無理関数
3 － 14 絶対値を含む関数
3 － 15 活性化関数とは
3 － 16 ステップ関数
3 － 17 シグモイド関数
3 － 18 tanh（ハイパボリックタンジェント）関数
3 － 19 ReLU 関数

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