​著書

これまでに書いた本

統計モデルと推測
（講談社）

2019年11月28日

データサイエンス6大学コンソーシアムにて策定された全国の大学生を対象としたデータサイエンスカリキュラムの本。
他の書籍では飛ばしてしまうよう基本的な確率分布の細かい説明から統計的推定、統計的仮説検定の解説を丁寧にするところから始まり、そこから統計モデルへ。線形回帰、ロジスティック回帰、一般化線形モデルなどへと発展する統計モデルの流れを大事にしている。さらには和書ではなかなか書かれていない混合モデルについても書かれている希少な本となっている。初学者にも読めるように配慮したが、基本的な線形代数や微積分学の知識は必要。

機械学習
- データを読み解くアルゴリズムの技法 -
（朝倉書店）

2017年4月10日

機械学習については,最近ではいくつかの重要な本が日本語に翻訳され,広く読まれている.また日本の研究者による教科書や研究書も数多く出版されるようになった.このような中で本書の特徴は「統計学と知識表現の融合」という観点からの統一的な記述であり,機械学習の個々の手法の紹介や解説が中心となっている他書とはやや趣を異にしていることである.著者は,データから学習するモデルとして,幾何モデル,確率モデル,論理モデルの3 種類を区別しているが,本書に特徴的なのは4 章の「概念学習」や6 章の「ルールモデル」で説明されている論理モデルである.これらの章では,知識表現を論理的な記述によって与えるという観点が強調されている.これは著者が計算機科学の研究者であり,論理プログラミングを教えているという背景もあるものと思われる.論理的な記述自体は確定的なものであるが,それがデータの多くを説明できるかという観点から評価することにより,論理と確率の融合がはかられている(序文より抜粋).

生物系のためのやさしい
基礎統計学
(講談社)

2016年10月22日

著者（小泉）が東京農工大学農学部で数理統計学の講義を受け持っていた時に同科目を担当していた藤川氏と、生物系の学生にも理解しやすい統計学の本を書きたいねということで書き始めた本である。本務校の横浜市立大学でも生命系、医学部の学生向けの統計学の講義を担当しており、そこでもとても有用であるということで出版に至った。他の本には少ない生物系に特化した例題や演習問題が多く、それらを解きながら、統計学の基本的な考え方やデータの処理方法が自然と身に付くように意識した。エクセル操作のポイントを紹介するので、実験レポートや卒論でも役立つはず。