ＩＴエンジニアのための機械学習理論入門

機械学習のしくみを学ぶデータサイエンスの本質を理解する。

目次

第１章　データサイエンスと機械学習
第２章　最小二乗法：機械学習理論の第一歩
第３章　最尤推定法：確率を用いた推定理論
第４章　パーセプトロン：分類アルゴリズムの基礎
第５章　ロジスティック回帰とＲＯＣ曲線：学習モデルの評価方法
第６章　ｋ平均法：教師なし学習モデルの基礎
第７章　ＥＭアルゴリズム：最尤推定法による教師なし学習
第８章　ベイズ推定：データを元に「確信」を高める手法

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