[改訂新版]ITエンジニアのための機械学習理論入門

ITエンジニアが機械学習の理論的基礎を体系的に習得するための改訂新版入門書です。最小二乗法、最尤推定法、パーセプトロン、ロジスティック回帰、k平均法、EMアルゴリズム、ベイズ推定といった機械学習の根幹をなす理論を、確率や統計の観点から丁寧に解説します。これにより、アルゴリズムの仕組みを深く理解し、ブラックボックスとしてではなく、自らの力で応用・改善できるようになります。初版から約5年が経過しましたが、機械学習の重要理論は普遍的であり、本書の内容は色褪せません。全面カラー化された図やグラフは視覚的な理解を助け、Google ColaboratoryでのPythonコーディング環境への刷新により、最新の環境で実践的に学べます。ビジネスにおけるデータサイエンスの役割からアルゴリズム分類、さらには具体的な数理的導出まで、段階的に知識を深めることができます。機械学習の理論的背景をしっかりと押さえたいITエンジニア、大学生、専門学校生、高専生に最適です。