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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感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。
Ancacorita.
1
基礎的な機械学習について原理から学べる本。とりあえず使えれば良いという人には向かず、理屈をきちんと理解して機械学習を進めたい人向け。線形回帰ひとつとっても数式を駆使して丁寧に証明しながらアルゴリズムを説明してくれる。随所から筆者の数学好きが伝わってくるのがわかる。個人的にはまずはサンプルコード付きの参考書から入って機械学習の概要を掴んでから本書を読んだ方が無駄がないかと思う。2025/07/29
