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

（概要）
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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。

（こんな方におすすめ）
・これから機械学習を勉強したいと考えているエンジニア
・すでに機械学習に手をつけてはいるが，うまい結果が出せないでいるエンジニア
・機械学習の教科書を読むための前提知識が欲しい学生

（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