わけがわかる機械学習 ── 現実の問題を解くために、しくみを理解する

機械学習が話題に上ることも増えてきましたが、実際には手っ取り早くできるものではなく、ライブラリを使うだけではやりたいことをうまく実現できません。もとになる考えかたや基礎的なモデルを知っていなければ、パラメータの意味がわからなかったり、目の前の問題に対してまったく向いていないモデルを使ってしまうからです。こういった状況に対し本書では、機械学習の理論を知ることで、機械学習を実際に活用していくための基礎をきっちりと固めることを目的とします。

数式を使ってていねいに、それでいておもしろく学ぶ、「急がば回れ」の機械学習入門！

機械学習が話題に上ることも増えてきましたが、実際には手っ取り早くできるものではなく、ライブラリを使うだけではやりたいことをうまく実現できません。もとになる考えかたや基礎的なモデルを知っていなければ、パラメータの意味がわからなかったり、目の前の問題に対してまったく向いていないモデルを使ってしまうからです。こういった状況に対し本書では、機械学習の理論を知ることで、機械学習を実際に活用していくための基礎をきっちりと固めることを目的とします。(「近刊情報」より)

目次

第０章　はじめに
第１章　機械学習ことはじめ
第２章　確率
第３章　連続確率と正規分布
第４章　線形回帰
第５章　ベイズ確率
第６章　ベイズ線形回帰
第７章　分類問題
第８章　最適化
第９章　モデル選択
第１０章　おわりに
付録Ａ　本書で用いる数学

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