出版社内容情報
機械学習の書籍としておびただしい数の書籍が出版されているが，ななめ読みで終わる，もしくは難しすぎて読めないものが多く，「身につける」という視点で書かれたものは非常に少ないと言ってよい。本書は，100の問題を解くという演習のスタイルをとりながら，数式を導き，R言語のソースプログラムを追い，具体的に手を動かしてみて，読者が自分のスキルにしていくことを目的としている。
本書は各章で解説のあとに問題を掲載している。解説を読んでから問題を解くこともできるが，まず問題から取り組む読み方もできる。その場合，数学の問題において導出の細部がわからなくても，解説に戻ればわかるようになっている。
「機械学習の数理100問」は，2018年後期と2019年後期の大阪大学基礎工学部情報科学科数理科学コース3年の講義でも使われ，また公開講座「機械学習・データ科学スプリングキャンプ」2018
目次
第０章 線形代数
第１章 線形回帰
第２章 分類
第３章 リサンプリング
第４章 情報量基準
第５章 正則化
第６章 非線形回帰
第７章 決定木
第８章 サポートベクトルマシン
第９章 教師なし学習
著者等紹介
鈴木讓［スズキジョウ］
大阪大学教授、博士（工学）。１９８４年早稲田大学理工学部卒業、１９８９年早稲田大学大学院博士課程修了、同大学理工学部助手、１９９２年青山学院大学理工学部助手、１９９４年大阪大学理学部に（専任）講師として着任。Ｓｔａｎｆｏｒｄ大学客員助教授（１９９５年～１９９７年）、Ｙａｌｅ大学客員准教授（２００１年～２００２年）などを経て、現職（基礎工学研究科数理科学領域、基礎工学部情報科学科数理科学コース）。データ科学、機械学習、統計教育に興味をもつ。現在もトップ会議として知られるＵｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ ｉｎ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅで、ベイジアンネットワークに関する研究発表をしている（１９９３年７月）（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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