数理最適化の勉強におすすめの本ランキング8選【ベイズ最適化・Python】

統計モデリングや機械学習を学ぶにあたり、その基礎となる「数理最適化」の知識は欠かせませんよね。

当記事では、

• 数理最適化の勉強におすすめの本8選

というテーマで解説していきます。

数理最適化の勉強におすすめの本ランキング8選

数理最適化の勉強におすすめの本を8冊ご紹介します。

はじめての最適化

数理最適化の入門書です。これから初めて数理最適化を始めるという方におすすめの1冊です。

Amazonの評価も2021年2月時点では☆5つとかなりの高評価がついていました。

しっかり学ぶ数理最適化 モデルからアルゴリズムまで

「しっかり学ぶ数理最適化 モデルからアルゴリズムまで」は、アルゴリズムから理解して最適化モデルの構築について学べる本。

アルゴリズムの基礎から解説しているので、最適化手法の仕組みから理解することができます。

数理最適化モデルについて、アルゴリズムの計算式や原理原則から理解したい人におすすめの本です。

数理最適化の実践ガイド

「数理最適化の実践ガイド」は、数理最適化モデルを実用例を解説している本。

特に研究開発や制御工学において、数理最適化がどのように使われているか詳しく解説されています。

実際の業務や研究での使用例について解説されているので、数理最適化モデルを勉強した先で、どのように役立つのか知りたい人におすすめの本です。

最適化手法入門

データサイエンス入門シリーズの1冊で、理論と実務のバランスが取れた1冊です。

統計学の文脈ともつながっているので、数理最適化を統計モデリングやビジネスに応用にしたい人の入門書としてもおすすめです。

凸解析と最適化理論

凸解析と最適化理論について特化して解説された本です。凸解析とはいわゆる多面体解析のことで、ビジネスデータよりは物理データの方が親和性が高いかもしれません。

物理データの数理最適化を学びたい人であれば必読書になる1冊です。

これなら分かる最適化数学

最適化数学の名著と名高い1冊です。数多くの機械学習本にも参考書籍として掲載されているので「業界の著名人たちも参考にする本」と言うことになります。

最適化数学を学ぶ方であれば、必ず目を通しておいて欲しい1冊です。

基礎からのベイズ統計学

ベイズ統計学の基礎的な内容だけでなく、ハミルトンやモンテカルロ法による最適化手法について解説されている本です。

1冊で基礎からモンテカルロ法まで解説している本は珍しく、ベイズ統計学を復習しつつ統計モデリングに足を踏み入れたい人におすすめ。

実用的な発展手法に触れつつも、初心者でも読みやすいよう優しく書かれているベイズ最適化の入門書です。

Pythonによる数理最適化入門

Pythonによる数理最適化の実践書です。

サンプルコードも載っているので、手を動かしながら学びたいにおすすめの本です。

まとめ

今回は「数理最適化の勉強におすすめの本5選」というテーマで解説しました。

数理最適化は最初はとっつきにくいですが、本質を掴めばサクサク理解の進む分野です。また一生モノのスキルにもなりますので、データ分析職に就く方は一度身につけてみてはいかがでしょうか？

では、また。