荷物持ちでも構わない

文系大学4年生からデータサイエンティストを目指して頑張りつつ、書きたいことを書きたいときに書きたいだけ書く、ルール無用雑記ブログ。

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ド文系だけど統計学の基礎が固まってきたので線形代数学始めました

今月の上旬に統計検定2級を受験して、60点以上で合格のところを79点というなかなかいい成績で合格したので、一応統計学の基礎知識は固まっていると判断して、次のステップに進むことにした。

次のステップとは、具体的に言うと機械学習である。

僕はデータサイエンティストを目指している以前にマーケッターなので、アカデミックな世界で統計学を研究したり、ディープラーニングでAIを作ったりということにはあまり興味がないのだが、実務で統計学を活用するにはどうしたって機械学習はできなきゃまずい。

というわけで、機械学習の勉強の前に、その前提知識として、線形代数学の勉強を始めたというお話。

ド文系が完全独学で線形代数学の勉強始めました

僕はド文系なので数学が大の苦手で、高校時代の全統記述模試の偏差値自己ベストも、国語が76、英語が70に対して数学は64しか取ったことがない。

全国偏差値64も取れてて数学が苦手とか言うな」なんて言われてしまうと立つ瀬がないのだが、少なくとも他の科目に比べると数学は圧倒的に苦手だったのだ。

しかも、受験期の勉強時代は数学に割いた時間がダントツで長かったのにこれなので、努力不足とか勉強のやり方が悪いとかではなく、もはやセンスや脳の作りの領域で数学が苦手な人間なんだと思っている。

それでもデータ分析や会計といった数字を見る仕事は好きなので、下手の横好きというやつで、数学ができないながらも数学と戦いながら学生時代を過ごしてきた。

大学入試で数学が必須だったので数学I・A・II・Bは一通り勉強しているが、数学IIIについては全く知識がない。

大学に入ってからは、経済学の授業をいくつか取っていたので、偏微分とか、ノルムとか、若干ながら大学数学にも触れている。

しかし言ってしまえば僕の数学の知識なんてものはその程度で、高校数学の内容なんて確率と集合と微積ぐらいしか覚えてないし、ほんの少しだけかじった大学数学も、ほぼ綺麗さっぱり忘れてしまった。

そんな体たらくなので、機械学習の手法を学ぶ前に、まずは線形代数学から始めようということで、理系なら大学1年で学んでいるはずの内容を、卒論の提出期限も近づいてきた4年後期の冬になってようやく勉強することにした。

本当は大学で1年生たちに混ざって線形代数学の授業を取ろうと思っていたのだが、残念ながらスケジュールが合わなかったので、完全に独学である。

選んだ本はこれ。『まずはこの一冊から 意味が分かる線形代数

 読み始めたのはつい先日のことなのだが、買ったのはずいぶん前なので、どうしてこれを選んだのか、理由は全く覚えていない。

まあ重度のKindleユーザーの僕のことなので、Kindle版が出ていてかつ評判のいいものを探した結果これに出会ったのだと思う。

全6章まであって、今は2章まで読み終わったところ。

内容で言うと、線形代数学とは何か、ベクトルとは何か、線形空間とは何か、という基礎知識を学んだあたり。

第1章でいきなり掃き出し法とかいう謎の計算法が出てきた時点で僕の数学キャパシティは既に限界寸前だったのだが、僕の普段の勉強スタイルとして、

本を読んでいてわからないところがあってもとりあえず流し読みして、意味が分かるようになるまで何周も繰り返す

というやり方を高校時代から基本としているので、今回もそれに倣ってなんとなく流し読みで済ませている。

実際、統計検定2級に合格するまでもこのやり方で徐々に基礎を固めていったので、僕としてはそれなりに理にかなったやり方だと思う。

まだ本としては序盤も序盤で、今後一番必要になると思われる行列は全く登場していないので、これからじっくり勉強していくつもり。

当然卒論も書かないといけないので、線形代数学にかかりきりになるというのは無理なのだが、2月頃までにはベクトルと行列が一通りわかるぐらいになっていたらいいなあと考えている。

今後読みたい数学の本と機械学習の勉強のスケジュール

今読んでいる本を一通り読み終えたら、次に読もうと考えているのはこれ。

穴埋め式 線形代数 らくらくワークブック

 Kindle版が出ていない時点でKindleジャンキーの僕には既に食指が伸びないのだが、

僕のブログの読者であり、統計学の先輩であり、「荷物持ちでも構わない」より後に開設されたにも関わらずあっという間に読者数もPVも収益も風のように抜き去っていった新進気鋭の統計ブログ、「バナナでもわかる話」のバナナリアンさんイチオシの本なので、たぶん相当わかりやすいに違いない。

というか、タイトルから察するに、ガリガリ問題を解きながらインプットとアウトプットを繰り返して身につけていくタイプの本っぽいので、Kindle版が出ていないのはある種仕方ない。

とりあえずは今読んでいる本で勉強して、一通り理解できるようになるか、理解できずに投げ出したらこの本を買ってみようと思う。

 

あともう一冊読もうとしている本がこれ。

人工知能プログラミングのための数学がわかる本

 Kindle Unlimitedの読み放題の対象になっていたので、ダウンロードだけして放置してある本。

一応中身はざっと見たのだが、タイトルからわかるように網羅系の本なので、一つ一つの内容が薄く、本当にこれ一冊で足りるとは到底思えないので、線形代数学を一通りマスターした後で復習のつもりで読もうと考えている。

 

そして、これらの本を読んで線形代数学に代表される機械学習に必須の数学の知識が身に着いたら、次に読もうと思っているのはこれ。

機械学習のエッセンス

 本格的に機械学習を勉強し始めるための本。

最近出たばっかりの新しい本なのだが、どうやら評判がよさそうだということで、Kindle版も出ていたので買ってみた。

数学もPythonも知識がない中で読んでもたぶんさっぱりわからないと思うので、この本に手を付けるのはずいぶん先の話になりそうだ。

できれば就職する前にはこの本にたどり着きたいところだが、卒論を提出した後の1~3月は、新居の家賃を払うためにバイトを増やすつもりなので、勉強にどれだけ時間を割けるかがわからず、難しいところ。

就職したらデータ分析を任せてもらえることになっているものの、それ以外にもやらなきゃいけない仕事はたくさんあるわけで、それを覚えるための勉強も必要なので、就職してからの勉強スケジュールは完全に未定。

というわけなので、ひとまず卒論をなるべく余裕を持って書き上げられるようにして、在学中に勉強を進めておきたいところ。

都内に引っ越してバイト先が近くなった分自由な時間はだいぶ増えたので、その時間を勉強に充てられるようにがんばります。

まとめ

機械学習の勉強のために線形代数学の勉強を始めた話。

手を付けるのが遅すぎる感は否めないが、僕はいつも一手遅い人生を送ってきたので仕方ない。

www.messyer813.com

一手遅い男は一手遅い男なりに、遅れを取り戻せるようがんばっていく所存なので、応援よろしくお願いします。