数学・統計（CS向け）

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。

ランキング

1. 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
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. 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 — 沖本 竜義
4. 統計学実践ワークブック —
5. 統計検定準1級公式問題集 : 日本統計学会公式認定 —
6. 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
7. 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
8. ストラング:教養の線形代数 — Strang Gilbert, 松崎 公紀, 平鍋 健児
9. 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
10. 基礎から学ぶ統計学 — 中原 治
11. 統計学のための数学入門30講 — 永田 靖数学
12. 統計検定2級公式問題集 : 日本統計学会公式認定 2018～2021年 —
13. 現代数理統計学 = Modern Mathematical STATISTICS — 竹村 彰通
14. 多変量解析法入門 — 永田 靖数学, 棟近 雅彦
15. 線型代数学 — 佐武 一郎
16. データ解析のための統計モデリング入門 : 一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC — 久保 拓弥, 甘利 俊一, 麻生 英樹, 伊庭 幸人
17. 統計学 : 日本統計学会公式認定統計検定1級対応 —
18. 齋藤正彦線型代数学 — 斎藤 正彦
19. 線形計算 — 名取 亮
20. ☆改訂版☆ 日本統計学会公式認定統計検定3級対応データの分析 — 日本統計学会