機械学習のおすすめ本・参考書ランキング【2026年】

数学とグラフ描画の基礎から始め、回帰、分類、ニューラルネットワークへと進み、手書き数字の判別などを実際に動かして確かめる本です。前提になる高校から理系大学の教養程度の数学を前半で解説しており、読み終えて数式への抵抗がなくなり、論文も読み進められたという記事があります。一方、解説は丁寧でも本書だけで数学を理解するのは難しく、解説動画を併用したという記事もあります。

根拠にした紹介記事： システムエンジニアが知識ゼロから2年で人工知能学会で研究発表するまで 、【読書の夏？】各分野のおすすめ技術書を75冊まとめてみた 、2023年に買った生成AI関連の技術書15選

教師あり学習、教師なし学習、特徴量エンジニアリング、モデルの評価、パイプラインにそれぞれ章を割き、scikit-learnで機械学習の流れを学ぶ本です。紹介した記事の筆者は4人です。数学の高度な前提知識は要らないものの、Pythonと機械学習の基礎知識は必要で、平日に読むなら1か月かかるという記事があります。ディープラーニングはほとんど扱いません。G検定のテキストで機械学習を「なんとなく分かった」段階から先へ進むための本として紹介する記事もあります。

根拠にした紹介記事： SE 1年目で読んだ技術書68冊＋α 、プログラミング初心者の学生が2年間で読んだ本の中でオススメを紹介する

Kaggleとは何か、どんな課題に取り組めるかから始め、掲載コードを実行して分析結果を得るところまでを扱う、比較的薄い本です。ほぼ未経験でも機械学習に触れやすく最初の一冊にしやすいとする記事や、本書を読んで初めてKaggleの課題に挑戦できたという記事があります。前者の記事は、この本の次に『ゼロから作るDeep Learning』などに進む順番を示しています。

根拠にした紹介記事： 文系出身のデータサイエンティストが実践してきた勉強法を徹底解説 、2023年に買った生成AI関連の技術書15選

パーセプトロンからニューラルネットワークの学習、誤差逆伝播法、畳み込みニューラルネットワークまでを、ライブラリに頼らずPythonとNumPyで実装する本です。紹介した記事の筆者は16人です。機械学習を学ぶ最初の本に挙げる記事がある一方、数学が苦手で難しさに圧倒されたという記事や、後半から理解できなくなったという記事もあります。Kaggleの入門書で分析を体験した後のステップアップに置く記事もあります。

根拠にした紹介記事： 読まないと後悔する技術書30選 、Javaプログラマ(４年目)が今まで買った技術書の棚卸しとオススメ度 、文系出身のデータサイエンティストが実践してきた勉強法を徹底解説

ディープラーニングの基礎を網羅した教科書で、初めて学ぶ人の最初の教材にも、学んだ内容の振り返りにも使えるとする記事があります。arXivの論文を読む前に1〜4章を読み、5章以降は論文やほかの本に進むよう勧める記事もあります。

根拠にした紹介記事： 2025年5月版読んでいて良かった本紹介 、[2024年版] 読んでよかった本の紹介

前半でscikit-learnによる古典的な手法・評価指標・パイプラインを、後半でKerasとTensorFlowによる深層学習からモデルのデプロイまでを扱う本です。第3版の目次にはTransformerや拡散モデルの節もあります。特徴量選択、次元削減、モデルの学習を通して、機械学習プロジェクトの一連の流れを体系的に学べるとする記事があります。分量が多く、訳が少しわかりにくいと感じたとも書いています。紹介記事が読んだのは第3版より前の版です。

根拠にした紹介記事： 文系ド素人が Web エンジニアとして新卒入社するまでに読んできた本をまとめた

確率分布、線形回帰、線形識別モデル、ニューラルネットワーク、カーネル法などを、ベイズの立場から一貫して説明する本です。かなり計算する本で、線形代数の知識が前提だが、使う公式は付録で導出されるとする記事があります。癖が強く難易度も高い、縦ベクトルと横ベクトルの表記が混在するといった注意点を挙げる記事もあります。ベイズを大まかに知りたいだけなら、『ベイズ推論による機械学習入門』などのほうがよいとする記事もあります。

根拠にした紹介記事： [2024年版] 読んでよかった本の紹介 、AI系の研究のために読んだ本メモ

事後分布を解析的に求められるモデルから始め、求められない場合の数値計算（ギブスサンプリングや変分推論）へ進む構成の本です。ベイズ推論を初めて学ぶならPRMLより先に読む本として挙げる記事や、データサイエンティストのチームが週1回の数学勉強会で1年以上輪読している記事があります。一方、難しくて途中で読むのをやめたという記事もあります。

根拠にした紹介記事： [2024年版] 読んでよかった本の紹介 、データサイエンティストチームにおける数学輪読勉強会の取り組み紹介 、エンジニアのインターンが技術書を30冊くらい読んでみたので、ゆるくまとめてみた

機械学習プロジェクトの始め方、学習結果の評価、システムへの組み込み、継続的に学習するための基盤、効果検証までを扱う本です。本番での精度の確認と説明、リリース後の監視までの流れを押さえるのに適しているとする記事や、機械学習を使う必要がない場合も多いという、目的と手段を取り違えないための示唆を挙げる記事があります。

根拠にした紹介記事： 機械学習って何から勉強すればいいの？という人向け必読の４冊 、今年ナレッジストアに追加された技術書のご紹介

分析コンペのタスクと評価指標、特徴量の作成、モデルの評価・チューニング・アンサンブルを扱う本です。機械学習の案件に携わり始めた頃に最初に読み、モデルを作った後に次の手が分からないときに読み返すという記事があります。同じ記事は、学び始めた人は難しいコラムを飛ばしてよいとしています。

根拠にした紹介記事： 機械学習って何から勉強すればいいの？という人向け必読の４冊 、エンジニアに読んで欲しい技術書90選

線形回帰モデルの解釈性から始め、PFI・PD・ICE・SHAPの4つの手法でブラックボックスのモデルを解釈する方法を扱う本です。モデルの振る舞いの説明を求められる場面は頻繁にあるとして紹介する記事があります。これら以外の手法や、予測精度を上げる技術、因果推論は書かれていないと注意する記事もあります。

根拠にした紹介記事： エンジニアに読んで欲しい技術書90選 、【2021年】 技術書好きプロエンジニア達が紹介する40選 、XAI書籍2022