ゲームプログラミングや競技プログラミングなど、処理速度や高度な問題解決が必要なジャンルで必須の知識となる「アルゴリズム・データ構造」。
最適なアルゴリズムやデータ構造を選択しないだけで、処理速度が10倍違う、なんてことはざら。
ハイパフォーマンス、リアルタイム性の求められるプログラミングに従事する方、処理速度への意識が高い方は、基本は一通り身につけておきましょう。
こちらでは「アルゴリズム・データ構造」の参考書を人気とともに紹介していきます。
発売したての新書をピックアップ
技術書は情報の鮮度も重要、人気ランキングの前に新しい書籍もチェックしておきましょう。
- 2021/04/12発売 「アルゴリズム基礎 追加演習問題: 弊社テキスト「アルゴリズム基礎」に対応した、追加の演習問題 新入社員研修シリーズ (テクノファイブ株式会社)」
- 2021/04/22発売 「マスターアルゴリズム 世界を再構築する「究極の機械学習」」
- 2021/05/01発売 「AI vs. ノイズトレーダーとしての投資家たち: 「アルゴリズム戦争」時代の証券投資戦略」
- 2021/05/19発売 「新・明解C言語で学ぶアルゴリズムとデータ構造第2版」
- 2021/06/30発売 「なっとく！AIアルゴリズム」
Contents
アルゴリズムの参考書「人気ランキング 20冊」
アルゴリズムの今売れ筋本を人気ランキングで一覧したのが以下。
ランキングは日々更新されていますので、最新の人気が反映されています。
(2021/05/18 更新)
| Rank | 製品 | 評価 |
|---|---|---|
1 |  問題解決力を鍛える!アルゴリズムとデータ構造 (KS情報科学専門書)... 発売日 2020/12/16 通常 3,300円 単行本 3,300円 (+33pt) Kindle 3,300円 (+196pt) | 総評価数 85件 |
2 |  | 総評価数 5件 |
3 |  | 総評価数 59件 |
4 |  | 総評価数 19件 |
5 |  機械学習のエッセンス 実装しながら学ぶPython、数学、アルゴリズム... 発売日 2018/09/21 通常 3,080円 単行本 3,080円 (+31pt) Kindle 1,540円 (+15pt) | 総評価数 75件 |
6 |  詳解 確率ロボティクス Ｐｙｔｈｏｎによる基礎アルゴリズムの実装 (ＫＳ理工学専門書)... 発売日 2019/12/20 通常 4,290円 単行本 4,290円 (+43pt) Kindle 4,290円 (+2145pt) | 総評価数 32件 |
7 |  ウェブ最適化ではじめる機械学習 ―A/Bテスト、メタヒューリスティクス、バンディットアルゴリズムからベイズ最適化まで... 発売日 2020/11/19 通常 3,850円 単行本 3,850円 (+39pt) | 総評価数 6件 |
8 |  | 総評価数 80件 |
9 |  | 総評価数 23件 |
10 |  | 総評価数 21件 |
11 |  エンジニアなら知っておきたいAIのキホン 機械学習・統計学・アルゴリズムをやさしく解説... 発売日 2019/01/21 通常 2,420円 単行本 2,420円 (+24pt) Kindle 2,178円 (+22pt) | 総評価数 44件 |
12 |  プログラミングコンテストチャレンジブック [第2版] ～問題解決のアルゴリズム活用力とコーディングテクニックを鍛える～... 発売日 2012/01/28 通常 3,608円 単行本 3,608円 (+36pt) Kindle 2,641円 (+26pt) | 総評価数 65件 |
13 |  | 総評価数 7件 |
14 |  | 総評価数 14件 |
15 |  | 総評価数 20件 |
16 |  Pythonではじめるアルゴリズム入門 伝統的なアルゴリズムで学ぶ定石と計算量... 発売日 2020/01/24 通常 2,420円 単行本 2,420円 (+24pt) Kindle 2,178円 (+22pt) | 総評価数 29件 |
17 |  | 総評価数 69件 |
18 |  | 総評価数 88件 |
19 |  | 総評価数 7件 |
20 |  プログラマを育てる脳トレパズル 遊んでおぼえるPythonプログラミング＆アルゴリズム... 発売日 2020/12/22 通常 1,980円 単行本 1,980円 (+20pt) Kindle 990円 (+10pt) | 総評価数 5件 |
以降でおすすめ・注目の本をピックアップしていきまっす。
ちなみに、Kindle版のある本ならサンプル送信で試し読み可能。大概目次まで見れるので、内容の概要もつかめるので、サンプル試読おすすめです。
アルゴリズム・データ構造本 人気の参考書 5冊
以下が今人気(売れ筋)のアルゴリズム・データ構造本の5冊の詳細です。
(2021/05/18 更新)
| Rank | 製品 | 評価 |
|---|---|---|
1 | 問題解決力を鍛える!アルゴリズムとデータ構造 (KS情報科学専門書)... 発売日 2020/12/16 通常 3,300円 単行本 3,300円 (+33pt) Kindle 3,300円 (+196pt) | 総評価数 85件 |
2 | | 総評価数 5件 |
3 | | 総評価数 59件 |
4 | | 総評価数 19件 |
5 | 機械学習のエッセンス 実装しながら学ぶPython、数学、アルゴリズム... 発売日 2018/09/21 通常 3,080円 単行本 3,080円 (+31pt) Kindle 1,540円 (+15pt) | 総評価数 75件 |
「問題解決力を鍛える!アルゴリズムとデータ構造 (KS情報科学専門書)」
★この本を買わずして何を買う！！★
競技プログラミング経験が豊富な著者が、「アルゴリズムを自分の道具としたい」という読者に向けて執筆。入門書を標榜しながら、AtCoderの例題、C++のコードが充実。入門書であり実践書でもある、生涯役立つテキストを目指した。
【推薦の言葉】
プログラムが「書ける」ことと、効率の良い結果を得ることには大分ギャップがある。本書は、どのようにすれば効率のよい結果が得られるか？ すなわちどのようなアルゴリズムを採用すればよいか？ という点に対して、幅広くかつ明快に解説している。
また本書は、アルゴリズム初心者に対して、アルゴリズムへの興味を惹かれるように記述されている。アルゴリズム上級者への初めの一歩には最適であろう。
――河原林健一（国立情報学研究所副所長）
【全体を通して、アルゴリズムの設計技法を重視した構成】
まず、1、2章でアルゴリズムと計算量について概観します。そして、3～7章が、早くも本書のメインパートといえる部分であり、「アルゴリズムの設計技法」について詳しく解説します。これらの設計技法に関する話題は、多くの書籍では、最後の方で簡単に説明しています。しかし本書は、現実世界の問題を解決するための実践的なアルゴリズム設計技法の鍛錬を目指しています。そこで、アルゴリズム設計技法について前半で詳しく解説する構成としました。そして、これらの設計技法が後半の章でも随所に使われていくことを示していきます。
その後、8～11章では、設計したアルゴリズムを効果的に実現するうえで重要となるデータ構造を解説します。データ構造について学ぶことで、アルゴリズムの計算量を改善したり、また、C++やPythonなどで提供されている標準ライブラリの仕組みを理解して、それらを有効に活用したりすることができるようになります。
そしていったん、12章でソートアルゴリズムについての話題を挟んだ後に、13～16章でグラフアルゴリズムについて解説します。グラフは、非常に強力な数理科学的ツールです。多くの問題は、グラフに関する問題として定式化することで、見通しよく扱うことができるようになります。また、グラフアルゴリズムを設計するとき、3～7章で学ぶ設計技法や、8～11章で学ぶデータ構造が随所で活躍します。
最後に、17章で PとNPに関する話題を解説し、世の中には「効率的に解くアルゴリズムを設計することができそうにない難問」が多数あることを見ます。18章で、これらの難問に取り組むための方法論をまとめます。ここでも、動的計画法 (5章) や貪欲法 (7章) といった設計技法が活躍します。
競技プログラミング経験が豊富な著者が、「アルゴリズムを自分の道具としたい」という読者に向けて執筆。入門書を標榜しながら、AtCoderの例題、C++のコードが充実。入門書であり実践書でもある、生涯役立つテキストを目指した。
【推薦の言葉】
プログラムが「書ける」ことと、効率の良い結果を得ることには大分ギャップがある。本書は、どのようにすれば効率のよい結果が得られるか？ すなわちどのようなアルゴリズムを採用すればよいか？ という点に対して、幅広くかつ明快に解説している。
また本書は、アルゴリズム初心者に対して、アルゴリズムへの興味を惹かれるように記述されている。アルゴリズム上級者への初めの一歩には最適であろう。
――河原林健一（国立情報学研究所副所長）
【全体を通して、アルゴリズムの設計技法を重視した構成】
まず、1、2章でアルゴリズムと計算量について概観します。そして、3～7章が、早くも本書のメインパートといえる部分であり、「アルゴリズムの設計技法」について詳しく解説します。これらの設計技法に関する話題は、多くの書籍では、最後の方で簡単に説明しています。しかし本書は、現実世界の問題を解決するための実践的なアルゴリズム設計技法の鍛錬を目指しています。そこで、アルゴリズム設計技法について前半で詳しく解説する構成としました。そして、これらの設計技法が後半の章でも随所に使われていくことを示していきます。
その後、8～11章では、設計したアルゴリズムを効果的に実現するうえで重要となるデータ構造を解説します。データ構造について学ぶことで、アルゴリズムの計算量を改善したり、また、C++やPythonなどで提供されている標準ライブラリの仕組みを理解して、それらを有効に活用したりすることができるようになります。
そしていったん、12章でソートアルゴリズムについての話題を挟んだ後に、13～16章でグラフアルゴリズムについて解説します。グラフは、非常に強力な数理科学的ツールです。多くの問題は、グラフに関する問題として定式化することで、見通しよく扱うことができるようになります。また、グラフアルゴリズムを設計するとき、3～7章で学ぶ設計技法や、8～11章で学ぶデータ構造が随所で活躍します。
最後に、17章で PとNPに関する話題を解説し、世の中には「効率的に解くアルゴリズムを設計することができそうにない難問」が多数あることを見ます。18章で、これらの難問に取り組むための方法論をまとめます。ここでも、動的計画法 (5章) や貪欲法 (7章) といった設計技法が活躍します。
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「マスターアルゴリズム 世界を再構築する「究極の機械学習」」
世界有数の研究者による“機械学習の説明書”。2015年アメリカでの発売当初から研究者の間で話題となった力作が、『パターン認識と機械学習』などの翻訳を手がけた神嶌敏弘博士の訳で満を持して刊行。一般向けのきめ細やかな訳注も加えた。
囲碁AI、AmazonやNetflixのお薦め機能、iPhoneのSiri。私たちの生活に溶け込んでいる機械学習とは何か？ 観測衛星、DNAシーケンサ、量子加速器などのデータから、機械学習は自然界の謎をすべて解き明かすのか？ 蓄えられた莫大なデータはアメリカ大統領選から企業のサービスまで影響を与え、陸・海・空を機械学習で自動操縦される無人車両が飛び交う。機械学習によって、世界はどう変わるのか？
アルゴリズムの歴史を解説するとともに、世界を再構築する究極の「マスターアルゴリズム」の存在を探究。
マスターアルゴリズムが存在する根拠を、神経科学、進化生物学、物理学、統計学、および計算機科学の観点から軽妙かつ縦横に展開する。知的好奇心が沸き立つ1冊。六七質のイラストが世界観を表現。
ペドロ・ドミンゴス（著者）
ワシントン大学ポール・アレン コンピュータサイエンス＆エンジニアリング学部教授。AAAS（アメリカ科学振興協会）およびAAAI（人工知能振興学会）フェロー。1992年リスボン工科大学Instituto SuperiorTecnico修士課程修了（電子工学・コンピュータサイエンス）。1997年カリフォルニア大学アーバイン校にて博士取得（情報・コンピュータサイエンス）。マルコフ論理ネット、影響最大化問題、データストリーム、敵対的学習、sum-productネットなど顕著な業績が知られている、世界有数の機械学習研究者である。KDD2003、SRL2009ではプログラム委員長を務める。IMLS（国際機械学習学会）の発起人。“Machine Learning ”誌編集委員。SIGKDD Innovation Award、IJCAI John McCarthy Awardを筆頭に受賞多数。
神嶌敏弘（訳者）
1994年京都大学大学院工学研究科修士課程修了（情報工学専攻）。1994年電子技術総合研究所入所。2001年京都大学にて博士取得（情報学）。現在は産業技術総合研究所にて、機械学習やデータマイニングの手法、特に公平性配慮型データマイニングと推薦システムや個人化技術などについて研究。
携わった書籍に、人工知能学会監修『深層学習』（編／近代科学社）、トレバー・ヘイスティ他『統計的学習の基礎』（共監訳／共立出版）、C.M.ビショップ『パターン認識と機械学習』（共訳／丸善出版）などがある。
2019年人工知能学会 AI ELSI賞 Perspective部門受賞。
囲碁AI、AmazonやNetflixのお薦め機能、iPhoneのSiri。私たちの生活に溶け込んでいる機械学習とは何か？ 観測衛星、DNAシーケンサ、量子加速器などのデータから、機械学習は自然界の謎をすべて解き明かすのか？ 蓄えられた莫大なデータはアメリカ大統領選から企業のサービスまで影響を与え、陸・海・空を機械学習で自動操縦される無人車両が飛び交う。機械学習によって、世界はどう変わるのか？
アルゴリズムの歴史を解説するとともに、世界を再構築する究極の「マスターアルゴリズム」の存在を探究。
マスターアルゴリズムが存在する根拠を、神経科学、進化生物学、物理学、統計学、および計算機科学の観点から軽妙かつ縦横に展開する。知的好奇心が沸き立つ1冊。六七質のイラストが世界観を表現。
ペドロ・ドミンゴス（著者）
ワシントン大学ポール・アレン コンピュータサイエンス＆エンジニアリング学部教授。AAAS（アメリカ科学振興協会）およびAAAI（人工知能振興学会）フェロー。1992年リスボン工科大学Instituto SuperiorTecnico修士課程修了（電子工学・コンピュータサイエンス）。1997年カリフォルニア大学アーバイン校にて博士取得（情報・コンピュータサイエンス）。マルコフ論理ネット、影響最大化問題、データストリーム、敵対的学習、sum-productネットなど顕著な業績が知られている、世界有数の機械学習研究者である。KDD2003、SRL2009ではプログラム委員長を務める。IMLS（国際機械学習学会）の発起人。“Machine Learning ”誌編集委員。SIGKDD Innovation Award、IJCAI John McCarthy Awardを筆頭に受賞多数。
神嶌敏弘（訳者）
1994年京都大学大学院工学研究科修士課程修了（情報工学専攻）。1994年電子技術総合研究所入所。2001年京都大学にて博士取得（情報学）。現在は産業技術総合研究所にて、機械学習やデータマイニングの手法、特に公平性配慮型データマイニングと推薦システムや個人化技術などについて研究。
携わった書籍に、人工知能学会監修『深層学習』（編／近代科学社）、トレバー・ヘイスティ他『統計的学習の基礎』（共監訳／共立出版）、C.M.ビショップ『パターン認識と機械学習』（共訳／丸善出版）などがある。
2019年人工知能学会 AI ELSI賞 Perspective部門受賞。
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「プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造」
※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。
"プログラミングコンテスト"で勝つための必須テクニック「アルゴリズム」と「データ構造」の基礎をマスター！
本書はプログラミングコンテストの問題を攻略するための「アルゴリズムとデータ構造」を体得するための参考書です。初級者が体系的にアルゴリズムとデータ構造の基礎を学ぶことができる入門書となっています。プログラミングコンテストでは、高い数理的能力で上位ランクを得ることができますが、多くの入門者においては基礎アルゴリズムの応用が目の前の問題の攻略に繋がります。つまり、基礎対策をすることでランクを上げ（問題が解けて）コンテストを楽しむことができます。
基礎対策と言っても辛い勉強ではありません。そこには、体得したスキルで問題を解いていく楽しみ、応用する楽しみ、アルゴリズムとデータ構造を網羅的に「コレクション」していく楽しみがあります。このような楽しみを体感しながら学習・対策できるように、本書ではコンテストの競技システムに類似した、オンラインジャッジと呼ばれるプログラムの自動採点システムを通してアルゴリズムとデータ構造を獲得していきます。本書の内容はAIZU ONLINE JUDGEでチャレンジすることが可能です！
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「新・明解Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造」
最高のアルゴリズム入門書
※この電子書籍は、「固定レイアウト型」で配信されております。説明文の最後の「固定レイアウト型に関する注意事項」を必ずお読みください。
すべてのPythonプログラマに贈る！ アルゴリズムとデータ構造入門書の最高峰。
本書は、Pythonで実装した豊富なプログラム例を通じて、アルゴリズムとデータ構造の基礎を身につけるためのテキストです。
基本的なアルゴリズムとデータ構造に始まって、目的とするデータを見つける探索、データの並びを一定の順序で並びかえるソート、そして、スタック・キュー・再帰的アルゴリズム・線形リスト・２分探索木などを学習します。
解説にあたっては、難しい理論や概念を視覚的なイメージで理解できるように、213点もの図表を提示しています。本書に示す136編のプログラムは、単なるサンプルではなく、実際に動作するものばかりです。すべてのプログラムを読破すれば、かなりのコーディング力が身につくはずです。
初心者から中上級者まで、すべてのPythonプログラマに最良の一冊です。
●目次
はじめに
本書の構成
第1章 基本的なアルゴリズム
1-1 アルゴリズムとは
1-2 繰返し
第2章 データ構造と配列
2-1 データ構造と配列
2-2 配列
第3章 探索
3-1 探索アルゴリズム
3-2 線形探索
3-3 2分探索
3-4 ハッシュ法
第4章 スタックとキュー
4-1 スタック
4-2 キュー
第5章 再帰的アルゴリズム
5-1 再帰の基本
5-2 再帰アルゴリズムの解析
5-3 ハノイの塔
5-4 8王妃問題
第6章 ソート
6-1 ソートとは
6-2 単純交換ソート（バブルソート）
6-3 単純選択ソート
6-4 単純挿入ソート
6-5 シェルソート
6-6 クイックソート
6-7 マージソート
6-8 ヒープソート
6-9 度数ソート
第7章 文字列探索
7-1 力まかせ法
7-2 KMP法
7-3 Boyer－Moore法
第8章 線形リスト
8-1 線形リストとは
8-2 線形リスト
8-3 カーソルによる線形リスト
8-4 循環・重連結リスト
第9章 木構造と2分探索木
9-1 木構造
9-2 2分木と2分探索木
章末問題の解答
参考文献
索引
謝辞
著者紹介
固定レイアウト型に関する注意事項（必ずお読みください）
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■使用できない機能
・文字拡大（ピンチイン・ピンチアウトは可能ですが、画面におさまらない場合は画面をスワイプ）／文字のコピー／マーク／ハイライト／文字列検索／辞書の参照／Web検索／引用
■推奨環境
・タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末
・Wi-Fiネットワーク経由でのダウンロード（Kindle端末の場合）
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すべてのPythonプログラマに贈る！ アルゴリズムとデータ構造入門書の最高峰。
本書は、Pythonで実装した豊富なプログラム例を通じて、アルゴリズムとデータ構造の基礎を身につけるためのテキストです。
基本的なアルゴリズムとデータ構造に始まって、目的とするデータを見つける探索、データの並びを一定の順序で並びかえるソート、そして、スタック・キュー・再帰的アルゴリズム・線形リスト・２分探索木などを学習します。
解説にあたっては、難しい理論や概念を視覚的なイメージで理解できるように、213点もの図表を提示しています。本書に示す136編のプログラムは、単なるサンプルではなく、実際に動作するものばかりです。すべてのプログラムを読破すれば、かなりのコーディング力が身につくはずです。
初心者から中上級者まで、すべてのPythonプログラマに最良の一冊です。
●目次
はじめに
本書の構成
第1章 基本的なアルゴリズム
1-1 アルゴリズムとは
1-2 繰返し
第2章 データ構造と配列
2-1 データ構造と配列
2-2 配列
第3章 探索
3-1 探索アルゴリズム
3-2 線形探索
3-3 2分探索
3-4 ハッシュ法
第4章 スタックとキュー
4-1 スタック
4-2 キュー
第5章 再帰的アルゴリズム
5-1 再帰の基本
5-2 再帰アルゴリズムの解析
5-3 ハノイの塔
5-4 8王妃問題
第6章 ソート
6-1 ソートとは
6-2 単純交換ソート（バブルソート）
6-3 単純選択ソート
6-4 単純挿入ソート
6-5 シェルソート
6-6 クイックソート
6-7 マージソート
6-8 ヒープソート
6-9 度数ソート
第7章 文字列探索
7-1 力まかせ法
7-2 KMP法
7-3 Boyer－Moore法
第8章 線形リスト
8-1 線形リストとは
8-2 線形リスト
8-3 カーソルによる線形リスト
8-4 循環・重連結リスト
第9章 木構造と2分探索木
9-1 木構造
9-2 2分木と2分探索木
章末問題の解答
参考文献
索引
謝辞
著者紹介
固定レイアウト型に関する注意事項（必ずお読みください）
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「機械学習のエッセンス 実装しながら学ぶPython、数学、アルゴリズム」
機械学習の原理を知るための、初めての入門
※この電子書籍は、「固定レイアウト型」で配信されております。説明文の最後の「固定レイアウト型に関する注意事項」を必ずお読みください。
本書は具体的なデータ分析の手法を説明する意図で書かれたものではありません。
実用的な目的ならscikit-learnやChainerなどの既存のフレームワークを使うべきですが、本書では機械学習のいくつかの有名なアルゴリズムを、自分でゼロから実装することを目標としています。こうすることにより、とかくブラックボックスになりがちな機械学習の仕組みを理解し、さらなる応用力と問題解決力を身につけることができるようになります。
また、処理系にはデファクトスタンダードであるPythonを使い、機械学習に必要な数学の知識もわかりやすく解説しています。
これから機械学習を始める学生さんや、いきなりプロジェクトに放り込まれていまいち理解できないままデータ分析の仕事をしているエンジニアの方にも最適です。
●目次
はじめに
第01章 学習を始める前に
01 本書の目的
02 本書は何を含まないか
03 機械学習の初歩
04 実行環境の準備
第02章 Pythonの基本
01 プログラムの実行方法
02 基本的な文法
03 数値と文字列
04 複数行処理
05 制御構造
06 リスト、辞書、集合
07 関数定義
08 オブジェクト指向
09 モジュール
10 ファイル操作
11 例外処理
第03章 機械学習に必要な数学
01 基本事項の確認
02 線形代数
03 微積分
第04章 Pythonによる数値計算
01 数値計算の基本
02 NumPyの基本
03 配列の基本計算
04 疎行列
05 NumPy/SciPyによる線形代数
06 乱数
07 データの可視化
08 数理最適化
09 統計
第05章 機械学習アルゴリズム
01 準備
02 回帰
03 リッジ回帰
04 汎化と過学習
05 ラッソ回帰
06 ロジスティック回帰
07 サポートベクタマシン
08 k-Means法
09 主成分分析（PCA）
INDEX
固定レイアウト型に関する注意事項（必ずお読みください）
この電子書籍は、全ページ画像の「固定レイアウト型」で配信されております。以下の点にご注意し、購入前にプレビュー表示をご確認の上、ご購入ください。
■使用できない機能
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本書は具体的なデータ分析の手法を説明する意図で書かれたものではありません。
実用的な目的ならscikit-learnやChainerなどの既存のフレームワークを使うべきですが、本書では機械学習のいくつかの有名なアルゴリズムを、自分でゼロから実装することを目標としています。こうすることにより、とかくブラックボックスになりがちな機械学習の仕組みを理解し、さらなる応用力と問題解決力を身につけることができるようになります。
また、処理系にはデファクトスタンダードであるPythonを使い、機械学習に必要な数学の知識もわかりやすく解説しています。
これから機械学習を始める学生さんや、いきなりプロジェクトに放り込まれていまいち理解できないままデータ分析の仕事をしているエンジニアの方にも最適です。
●目次
はじめに
第01章 学習を始める前に
01 本書の目的
02 本書は何を含まないか
03 機械学習の初歩
04 実行環境の準備
第02章 Pythonの基本
01 プログラムの実行方法
02 基本的な文法
03 数値と文字列
04 複数行処理
05 制御構造
06 リスト、辞書、集合
07 関数定義
08 オブジェクト指向
09 モジュール
10 ファイル操作
11 例外処理
第03章 機械学習に必要な数学
01 基本事項の確認
02 線形代数
03 微積分
第04章 Pythonによる数値計算
01 数値計算の基本
02 NumPyの基本
03 配列の基本計算
04 疎行列
05 NumPy/SciPyによる線形代数
06 乱数
07 データの可視化
08 数理最適化
09 統計
第05章 機械学習アルゴリズム
01 準備
02 回帰
03 リッジ回帰
04 汎化と過学習
05 ラッソ回帰
06 ロジスティック回帰
07 サポートベクタマシン
08 k-Means法
09 主成分分析（PCA）
INDEX
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アルゴリズム本 最新・高評価のおすすめの5冊
以下が最新(2018年以降発売本)で高評価の、最新おすすめのアルゴリズム・データ構造本の5冊の詳細です。
(2021/05/18 更新)
| Rank | 製品 | 評価 |
|---|---|---|
1 | 問題解決力を鍛える!アルゴリズムとデータ構造 (KS情報科学専門書)... 発売日 2020/12/16 通常 3,300円 単行本 3,300円 (+33pt) Kindle 3,300円 (+196pt) | 総評価数 85件 |
2 | 詳解 確率ロボティクス Ｐｙｔｈｏｎによる基礎アルゴリズムの実装 (ＫＳ理工学専門書)... 発売日 2019/12/20 通常 4,290円 単行本 4,290円 (+43pt) Kindle 4,290円 (+2145pt) | 総評価数 32件 |
3 | | 総評価数 20件 |
4 |  Excelでわかる機械学習 超入門 -AIのモデルとアルゴリズムがわかる... 発売日 2019/07/08 通常 2,178円 単行本 2,178円 (+22pt) Kindle 2,069円 (+36pt) | 総評価数 12件 |
5 |  アルゴリズム実技検定 公式テキスト［エントリー～中級編］ (Compass Booksシリーズ)... 発売日 2021/02/27 通常 3,828円 単行本 3,828円 (+38pt) Kindle 3,445円 (+34pt) | 総評価数 11件 |
「問題解決力を鍛える!アルゴリズムとデータ構造 (KS情報科学専門書)」
★この本を買わずして何を買う！！★
競技プログラミング経験が豊富な著者が、「アルゴリズムを自分の道具としたい」という読者に向けて執筆。入門書を標榜しながら、AtCoderの例題、C++のコードが充実。入門書であり実践書でもある、生涯役立つテキストを目指した。
【推薦の言葉】
プログラムが「書ける」ことと、効率の良い結果を得ることには大分ギャップがある。本書は、どのようにすれば効率のよい結果が得られるか？ すなわちどのようなアルゴリズムを採用すればよいか？ という点に対して、幅広くかつ明快に解説している。
また本書は、アルゴリズム初心者に対して、アルゴリズムへの興味を惹かれるように記述されている。アルゴリズム上級者への初めの一歩には最適であろう。
――河原林健一（国立情報学研究所副所長）
【全体を通して、アルゴリズムの設計技法を重視した構成】
まず、1、2章でアルゴリズムと計算量について概観します。そして、3～7章が、早くも本書のメインパートといえる部分であり、「アルゴリズムの設計技法」について詳しく解説します。これらの設計技法に関する話題は、多くの書籍では、最後の方で簡単に説明しています。しかし本書は、現実世界の問題を解決するための実践的なアルゴリズム設計技法の鍛錬を目指しています。そこで、アルゴリズム設計技法について前半で詳しく解説する構成としました。そして、これらの設計技法が後半の章でも随所に使われていくことを示していきます。
その後、8～11章では、設計したアルゴリズムを効果的に実現するうえで重要となるデータ構造を解説します。データ構造について学ぶことで、アルゴリズムの計算量を改善したり、また、C++やPythonなどで提供されている標準ライブラリの仕組みを理解して、それらを有効に活用したりすることができるようになります。
そしていったん、12章でソートアルゴリズムについての話題を挟んだ後に、13～16章でグラフアルゴリズムについて解説します。グラフは、非常に強力な数理科学的ツールです。多くの問題は、グラフに関する問題として定式化することで、見通しよく扱うことができるようになります。また、グラフアルゴリズムを設計するとき、3～7章で学ぶ設計技法や、8～11章で学ぶデータ構造が随所で活躍します。
最後に、17章で PとNPに関する話題を解説し、世の中には「効率的に解くアルゴリズムを設計することができそうにない難問」が多数あることを見ます。18章で、これらの難問に取り組むための方法論をまとめます。ここでも、動的計画法 (5章) や貪欲法 (7章) といった設計技法が活躍します。
競技プログラミング経験が豊富な著者が、「アルゴリズムを自分の道具としたい」という読者に向けて執筆。入門書を標榜しながら、AtCoderの例題、C++のコードが充実。入門書であり実践書でもある、生涯役立つテキストを目指した。
【推薦の言葉】
プログラムが「書ける」ことと、効率の良い結果を得ることには大分ギャップがある。本書は、どのようにすれば効率のよい結果が得られるか？ すなわちどのようなアルゴリズムを採用すればよいか？ という点に対して、幅広くかつ明快に解説している。
また本書は、アルゴリズム初心者に対して、アルゴリズムへの興味を惹かれるように記述されている。アルゴリズム上級者への初めの一歩には最適であろう。
――河原林健一（国立情報学研究所副所長）
【全体を通して、アルゴリズムの設計技法を重視した構成】
まず、1、2章でアルゴリズムと計算量について概観します。そして、3～7章が、早くも本書のメインパートといえる部分であり、「アルゴリズムの設計技法」について詳しく解説します。これらの設計技法に関する話題は、多くの書籍では、最後の方で簡単に説明しています。しかし本書は、現実世界の問題を解決するための実践的なアルゴリズム設計技法の鍛錬を目指しています。そこで、アルゴリズム設計技法について前半で詳しく解説する構成としました。そして、これらの設計技法が後半の章でも随所に使われていくことを示していきます。
その後、8～11章では、設計したアルゴリズムを効果的に実現するうえで重要となるデータ構造を解説します。データ構造について学ぶことで、アルゴリズムの計算量を改善したり、また、C++やPythonなどで提供されている標準ライブラリの仕組みを理解して、それらを有効に活用したりすることができるようになります。
そしていったん、12章でソートアルゴリズムについての話題を挟んだ後に、13～16章でグラフアルゴリズムについて解説します。グラフは、非常に強力な数理科学的ツールです。多くの問題は、グラフに関する問題として定式化することで、見通しよく扱うことができるようになります。また、グラフアルゴリズムを設計するとき、3～7章で学ぶ設計技法や、8～11章で学ぶデータ構造が随所で活躍します。
最後に、17章で PとNPに関する話題を解説し、世の中には「効率的に解くアルゴリズムを設計することができそうにない難問」が多数あることを見ます。18章で、これらの難問に取り組むための方法論をまとめます。ここでも、動的計画法 (5章) や貪欲法 (7章) といった設計技法が活躍します。
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「詳解 確率ロボティクス Ｐｙｔｈｏｎによる基礎アルゴリズムの実装 (ＫＳ理工学専門書)」
僕たちは、こんな本を待っていた。Sebastian Thrunらの名著『確率ロボティクス』（マイナビ）の翻訳者であり、同分野の第一人者でもある、上田隆一氏が書き下ろす至極の入門書！ ・理論→実装という一貫した流れで、丁寧に解説。まさにバイブル！・Jupyter Notebook対応だから、すぐに実践できる！・コードはGitHubで全部公開！【第1章「はじめに」より抜粋】 本書は、確率をロボットの認識機能や制御に用いることを考える分野「確率ロボティクス」の入門書です。ロボットの開発者、研究者になるには機械、計算機、制御に関する勉強も必要なうえ、上記のような状況なので、確率論、統計学の理解も重要になってきています。たくさん勉強しなければならないので「手短に」といいたいところですが、確率というものに実感がもてるまでには頭の訓練が必要です。 筆者は学生のとき、確率に対する実感を養うために（実際は家賃込みの月6万円の仕送りを増やすために）、学生寮、後楽園、高田馬場あたりの「現場」でかなりの訓練をして仕送りを減らしていましたが、そちらをおすすめするわけにはいきません。そこでロボティクスでよく使われるアルゴリズムを書いて動かしてもらい、実感をもってもらおうと企画したのが本書です。【主な内容】第1部 準備／第1章 はじめに／第2章 確率・統計の基礎／第3章 自律ロボットのモデル化／第4章 不確かさのモデル化 第2部 自己位置推定とSLAM／第5章 パーティクルフィルタによる自己位置推定／第6章 カルマンフィルタによる自己位置推定／第7章 自己位置推定の諸問題／第8章 パーティクルフィルタによるSLAM／第9章 グラフ表現によるSLAM 第3部 行動決定第／10章 マルコフ決定過程と動的計画法／第11章 強化学習／第12章 部分観測マルコフ決定過程 付録A ベイズ推論によるセンサデータの解析 付録B 計算
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「Scratchで学ぶ プログラミングとアルゴリズムの基本 改訂第２版」
プログラミングとアルゴリズムの基礎、および、「Scratch 3.0」の使い方を学ぶための本です。
大学や高校のプログラミングの授業でも活用していただいている人気定番書を「Scratch 3.0」の登場に合わせて改訂しました。
本書は、Scratchの操作方法を身につけて自由自在に使いこなせるようになるだけでなく、頭の中で考えているアイデアをプログラムとして実現するスキル、つまり論理的な思考のスキルを身につけることを目的としています。
本書の使い方
サンプルのプログラムを作りながら、Scratchの操作とプログラミングのポイントについて学んでいきます。ただし、何も考えずにサンプルの作り方をなぞって操作するだけでは、独り立ちして自分なりのプログラムを作る力はつきません。プログラミングの仕組みをきちんと「わかる」ことが大切です。
各章の<考えてみよう>のコーナーで自分なりに見通しを立てて考えたり、< Scratchの操作>や<プログラミングのポイント>のコラムをしっかりと読んで、操作の背景にある仕組みを考え、理解を深めながら学びをすすめましょう。
加えて、<チャレンジ>や<ステップアップ>といった課題に取り組むことで、頭で理解するだけでなく、身につけるようにしましょう。本書の詳しい使い方や各種のコラムの内容については「序章」の「この本の使い方」をご覧ください。
早く自分だけのプログラムを作りたい! という方は、第1章から第3章までを終えると、自分なりのオリジナルなプログラムを作り始めることができるようになるでしょう。途中で一度自分のオリジナルな作品を作ってから第4章からに取り組むと、より構造化プログラミングや関数、クローンなどのありがたみがわかるでしょう。
本書で紹介した「サンプルファイル」や「課題」の解答例、活用時の「指導者の手引き」などは、本書のWebページからダウンロードいただけます。
目次(詳しくは、目次欄をご覧ください)
●プログラミングをはじめよう
第1章 Scratchの基本
第2章 プログラムの流れをつかもう
第3章 変数と配列の使い方をマスターしよう
●本格的なプログラミングを身につけよう
第4章 構造化プログラミング
第5章 関数の使い方をマスターしよう
●アルゴリズムのキホンを学ぼう
第6章 アルゴリズムその1 サーチ(探索)
第7章 アルゴリズムその2 基本的なソート(並び替え)
第8章 アルゴリズムその3 すすんだソート(並び替え)
●Scratchを使いこなそう
第9章 クローン
大学や高校のプログラミングの授業でも活用していただいている人気定番書を「Scratch 3.0」の登場に合わせて改訂しました。
本書は、Scratchの操作方法を身につけて自由自在に使いこなせるようになるだけでなく、頭の中で考えているアイデアをプログラムとして実現するスキル、つまり論理的な思考のスキルを身につけることを目的としています。
本書の使い方
サンプルのプログラムを作りながら、Scratchの操作とプログラミングのポイントについて学んでいきます。ただし、何も考えずにサンプルの作り方をなぞって操作するだけでは、独り立ちして自分なりのプログラムを作る力はつきません。プログラミングの仕組みをきちんと「わかる」ことが大切です。
各章の<考えてみよう>のコーナーで自分なりに見通しを立てて考えたり、< Scratchの操作>や<プログラミングのポイント>のコラムをしっかりと読んで、操作の背景にある仕組みを考え、理解を深めながら学びをすすめましょう。
加えて、<チャレンジ>や<ステップアップ>といった課題に取り組むことで、頭で理解するだけでなく、身につけるようにしましょう。本書の詳しい使い方や各種のコラムの内容については「序章」の「この本の使い方」をご覧ください。
早く自分だけのプログラムを作りたい! という方は、第1章から第3章までを終えると、自分なりのオリジナルなプログラムを作り始めることができるようになるでしょう。途中で一度自分のオリジナルな作品を作ってから第4章からに取り組むと、より構造化プログラミングや関数、クローンなどのありがたみがわかるでしょう。
本書で紹介した「サンプルファイル」や「課題」の解答例、活用時の「指導者の手引き」などは、本書のWebページからダウンロードいただけます。
目次(詳しくは、目次欄をご覧ください)
●プログラミングをはじめよう
第1章 Scratchの基本
第2章 プログラムの流れをつかもう
第3章 変数と配列の使い方をマスターしよう
●本格的なプログラミングを身につけよう
第4章 構造化プログラミング
第5章 関数の使い方をマスターしよう
●アルゴリズムのキホンを学ぼう
第6章 アルゴリズムその1 サーチ(探索)
第7章 アルゴリズムその2 基本的なソート(並び替え)
第8章 アルゴリズムその3 すすんだソート(並び替え)
●Scratchを使いこなそう
第9章 クローン
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「Excelでわかる機械学習 超入門 -AIのモデルとアルゴリズムがわかる」
Excelを使った機械学習の入門書!
機械学習とは、コンピュータに学習させる技術を指します。AIの発展とともに、さまざまな手法が登場してきました。このAIのモデルとそのアルゴリズムは種類が多く、AIに関心のある人が学習を始めたとき、困惑する原因となっています。本書では、それらを整理し、わかりやすく解説します。具体例にはExcelを利用するため、難しい前提知識なしで、機械学習のさまざまな手法を体験することができます。どのような手法でAIが実現しているのか知りたい人に最適です。
機械学習とは、コンピュータに学習させる技術を指します。AIの発展とともに、さまざまな手法が登場してきました。このAIのモデルとそのアルゴリズムは種類が多く、AIに関心のある人が学習を始めたとき、困惑する原因となっています。本書では、それらを整理し、わかりやすく解説します。具体例にはExcelを利用するため、難しい前提知識なしで、機械学習のさまざまな手法を体験することができます。どのような手法でAIが実現しているのか知りたい人に最適です。
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「アルゴリズム実技検定 公式テキスト［エントリー～中級編］ (Compass Booksシリーズ)」
これからのIT人材必修の「アルゴリズム実技検定」初の公式テキスト登場!
■アルゴリズム実技検定(PAST)とは
アルゴリズム実技検定(PAST)とは、IT人材のプログラミングスキルを可視化することを目的としたAtCoder株式会社が主催する検定試験です。
■アルゴリズム実技検定の中級認定まで対応
本書は、「エントリー」「初級」「中級」の出題範囲を網羅的に解説しています。
プログラミングの基礎知識から、各種アルゴリズムの解説、数学的な問題解決方法まで、アルゴリズム実技検定だけでなく、これからのソフトウェアエンジニアに要求される知識を丁寧に盛り込みました。
本書を通じて学習することで、「中級」に求められる「様々なアプローチがある課題において、適切なアルゴリズムを選択し、高速なプログラムを作成」できることを目指しましょう。
■本書の特徴
□特徴1:はじめての挑戦でもこの1冊で準備できます!
はじめてのプログラミング、はじめての検定試験でも安心して挑戦できます。
・問題の解き方から回答方法まで丁寧に解説
・中級範囲に出題されるアルゴリズム(問題解決方法)も細かく図解
・Pythonの特徴から基本文法、標準入出力も例を交えて丁寧に説明
□特徴2:実際の問題を解きながら学べます!
アルゴリズム実技検定で求められる知識を問題に取り組みながら得られます。
・はじめての挑戦でもつまずかないように、概念図を豊富に掲載
・はじめてではわかりづらい、問題文の読み解き方も丁寧に解説
・過去にAtCoderやアルゴリズム実技検定で出題された問題を抜粋して解説
□特徴3:プログラマーに求められる知識も身につきます!
問題を解決するだけではなく、高速なプログラムの作成方法も学習できます。
・課題に合わせて、適切なアルゴリズムの選択方法を解説
・複数のアプローチがありえる問題では回答パターンを紹介
・計算量を考えてプログラムを書き換える方法も丁寧に説明
■本書の構成
第1章 アルゴリズム実技検定の挑戦にあたって
第2章 問題の解き方
第3章 アルゴリズムとコーディング
第4章 Pythonを使ったプログラミング[エントリー編]
第5章 基礎的なアルゴリズム[初級編]
第6章 応用的なアルゴリズム[中級編]
第7章 さらなる得点を狙うために
■アルゴリズム実技検定(PAST)とは
アルゴリズム実技検定(PAST)とは、IT人材のプログラミングスキルを可視化することを目的としたAtCoder株式会社が主催する検定試験です。
■アルゴリズム実技検定の中級認定まで対応
本書は、「エントリー」「初級」「中級」の出題範囲を網羅的に解説しています。
プログラミングの基礎知識から、各種アルゴリズムの解説、数学的な問題解決方法まで、アルゴリズム実技検定だけでなく、これからのソフトウェアエンジニアに要求される知識を丁寧に盛り込みました。
本書を通じて学習することで、「中級」に求められる「様々なアプローチがある課題において、適切なアルゴリズムを選択し、高速なプログラムを作成」できることを目指しましょう。
■本書の特徴
□特徴1:はじめての挑戦でもこの1冊で準備できます!
はじめてのプログラミング、はじめての検定試験でも安心して挑戦できます。
・問題の解き方から回答方法まで丁寧に解説
・中級範囲に出題されるアルゴリズム(問題解決方法)も細かく図解
・Pythonの特徴から基本文法、標準入出力も例を交えて丁寧に説明
□特徴2:実際の問題を解きながら学べます!
アルゴリズム実技検定で求められる知識を問題に取り組みながら得られます。
・はじめての挑戦でもつまずかないように、概念図を豊富に掲載
・はじめてではわかりづらい、問題文の読み解き方も丁寧に解説
・過去にAtCoderやアルゴリズム実技検定で出題された問題を抜粋して解説
□特徴3:プログラマーに求められる知識も身につきます!
問題を解決するだけではなく、高速なプログラムの作成方法も学習できます。
・課題に合わせて、適切なアルゴリズムの選択方法を解説
・複数のアプローチがありえる問題では回答パターンを紹介
・計算量を考えてプログラムを書き換える方法も丁寧に説明
■本書の構成
第1章 アルゴリズム実技検定の挑戦にあたって
第2章 問題の解き方
第3章 アルゴリズムとコーディング
第4章 Pythonを使ったプログラミング[エントリー編]
第5章 基礎的なアルゴリズム[初級編]
第6章 応用的なアルゴリズム[中級編]
第7章 さらなる得点を狙うために
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内容サンプル
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アルゴリズム本「Kindle Unlmited 読み放題 人気ランキング」
「Kindle Unlimited」は、Amazonの定額本読み放題サービス。
実はそこにアルゴリズムの本もそこそこあるんです。すなわち、定額で何冊も学習することも可能。
Kindle Unlimitedの主な特徴としては、おおよそ以下の通り。
- 雑誌がかなり充実
- 豊富なKindle個人出版本がほとんど読み放題
- 最近は出版社単行本も対応増加
個人的には雑誌が、IT系(CG WORLD等)、ガジェット系(Get Navi等)、ゲーム(ファミ通等)、など見たい雑誌が幅広く読めるのが大きな魅力。2冊以上読みたいものがあるだけで確実にお得です。
また、30日無料体験も可能なので、体験期間を利用して無料で学習してみるのもお得な学習法です。
以下がKindle Unlimited対応のアルゴリズム関係の本人気ランキングです。
(2021/05/18 更新)
| Rank | 製品 | 評価 |
|---|---|---|
1 |  | 総評価数 0件 |
2 |  | 総評価数 0件 |
3 |  アルゴリズム基礎 研修用テキスト: 新入社員研修用に特化した、アルゴリズムを初めて学ぶ人のための本 新入社員研修シリーズ (テクノファイブ株... 発売日 2021/04/09 通常 1,250円 Kindle 1,250円 (+13pt) Kindle Unlimited(読み放題) | 総評価数 1件 |
4 |  | 総評価数 0件 |
5 |  | 総評価数 0件 |
6 |  | 総評価数 0件 |
7 |  アルゴリズムとデータ構造 (C言語版): 言語を使いこなすための基礎を学ぶ スキルズ・オン・デマンド研修プログラム... 発売日 2015/04/21 通常 1,250円 Kindle 1,250円 (+13pt) Kindle Unlimited(読み放題) | 総評価数 1件 |
8 |  | 総評価数 1件 |
9 |  | 総評価数 0件 |
10 |  アルゴリズムとデータ構造(Java版): 言語を使いこなすための基礎を学ぶ スキルズ・オン・デマンド研修プログラム... 発売日 2015/04/21 通常 1,250円 Kindle 1,250円 (+13pt) Kindle Unlimited(読み放題) | 総評価数 1件 |
関連：ゲーム開発や機会学習等を学ぶ
基本アルゴリズム・データ構造を学んだら、処理速度や高度なアルゴリズムを応用する、ゲーム開発やAI実装、機械学習などで活用してみましょう。
以下ではゲーム開発や、Pythonでの機械学習の書籍も紹介しています、合わせてのぞいて見てください。
関連：最新おすすめのKindle端末
以下では最新のKindle端末について比較、おすすめ紹介しています、合わせてのぞいて見てください。
いじょうでっす。
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