数学・統計（CS向け）本おすすめ20選【2026年版】

コンピュータサイエンスに必要な数学的基盤。離散数学・線形代数・確率統計・最適化理論・情報理論など。機械学習やアルゴリズム理解の土台となる分野。

対象読者: 機械学習・アルゴリズムの数学的基盤を固めたい学習者
選定基準: Qiita・Zenn・Dev.to・Stack Overflow の言及数・いいね数（アフィリエイト無関係）
更新日: 2026-06-15（毎日自動更新）

ランキング

  1. プログラミングのための確率統計 — 平岡 和幸, 堀 玄
  2. パターン認識と機械学習 : ベイズ理論による統計的予測 上 — Bishop ChristopherM., 元田 浩, 栗田 多喜夫, 樋口 知之, 松本 裕治, ほか
  3. プログラミングのための線形代数 — 平岡 和幸, 堀 玄, オーム社
  4. 機械学習のための特徴量エンジニアリング : その原理とPythonによる実践 — Zheng Alice, Casari Amanda, ホクソエム
  5. 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 — 沖本 竜義
  6. はじめての統計学 — 鳥居 泰彦
  7. 統計検定準1級公式問題集 : 日本統計学会公式認定 —
  8. 統計学入門 — 東京大学教養学部統計学教室／編
  9. Python3ではじめるシステムトレード【第２版】　――環境構築と売買戦略 — 森谷博之
  10. ストラング:線形代数イントロダクション — Strang Gilbert, 松崎 公紀, 新妻 弘
  11. ストラング:教養の線形代数 — Strang Gilbert, 松崎 公紀, 平鍋 健児
  12. まずはこの一冊から　意味がわかる線形代数 — 石井俊全／著
  13. スバラシク実力がつくと評判の統計学キャンパス・ゼミ — 馬場敬之
  14. スバラシク実力がつくと評判の線形代数キャンパス・ゼミ : 大学の数学がこんなに分かる!単位なんて楽に取れる! — 馬場 敬之
  15. 基礎から学ぶ統計学 — 中原 治
  16. 統計学のための数学入門30講 — 永田 靖数学
  17. 統計検定2級公式問題集 : 日本統計学会公式認定 2018～2021年 —
  18. 現代数理統計学 = Modern Mathematical STATISTICS — 竹村 彰通
  19. 多変量解析法入門 — 永田 靖数学, 棟近 雅彦
  20. 線型代数学 — 佐武 一郎

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