機械学習のための確率と統計

まずは、ここから。なんでも基礎が大切！機械学習の理解に必要なトピックを厳選した。機械学習を学びたい大学生・技術者向け。

機械学習分野に参入したい技術者・大学生を対象とし、機械学習技術の理解に必要なトピックに厳選した。イメージが掴めるように、図を多く掲載したから、わかりやすい。コンパクトなので初学者の教科書としても、最適！

【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全２９巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

全２９巻のうち第１期として、以下の４点を同時刊行！

『機械学習のための確率と統計』杉山　将・著
『深層学習』岡谷　貴之・著
『オンライン機械学習』海野　裕也／岡野原　大輔／得居　誠也／徳永　拓之・著
『トピックモデル』岩田　具治・著

第２期の刊行は２０１５年８月、第３期の刊行は２０１５年１２月の予定（＾ｏ＾）／

【シリーズ編者】
杉山　将　東京大学大学院新領域創成科学研究科　教授(「近刊情報」より)

目次

第１章　確率変数と確率分布
第２章　離散型確率分布の例
第３章　連続型確率分布の例
第４章　多次元確率分布の性質
第５章　多次元確率分布の例
第６章　任意の確率分布に従う標本の生成
第７章　独立な確率変数の和の確率分布
第８章　確率不等式
第９章　統計的推定
第１０章　仮説検定

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