内容説明
機械学習は何を学習しているのか？確率／ベイズ確率は何を表しているのか？回帰／分類モデルはなぜこんな形をしているのか？良いモデルはどう選べばよいのか？モデルの「なぜ」を知れば機械学習がもっと役に立つ。
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
著者等紹介
中谷秀洋［ナカタニシュウヨウ］
サイボウズ・ラボ（株）所属。子供のころからプログラムと小説を書き、現在は機械学習や自然言語処理、ＶＲを中心とした研究開発に携わる（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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