機械学習の理解に通じる大学数学『確率統計学』を基礎からしっかり学び直したい人に向けた書籍です。

「技術者のための」と冠した数学書の第３弾―確率統計学。「機械学習を支える『数学』をもう一度しっかりと勉強したい」方々に向け、理工系の大学生が学ぶ『確率統計学』を基礎から解説した書籍です。
もくじ情報：１　確率空間と確率変数（確率モデルの考え方；根元事象と確率の割り当て　ほか）；２　離散型の確率分布（確率変数の期待値と分散；共分散と相関係数　ほか）；３　連続型の確率分布（連続的確率空間；連続型の確率変数の性質　ほか）；４　パラメトリック推定と仮説検定（最尤推定法と不偏推定量；仮説検定の考え方）；Ａｐｐｅｎｄｉｘ　Ａ　機械学習への応用例（最小二乗法による回帰分析；ロジスティック回帰による分類アルゴリズム　ほか）；Ａｐｐｅｎｄｉｘ　Ｂ　演習問題の解答

中井　悦司(ナカイ　エツジ)
１９７１年４月大阪生まれ。理論物理学の研究に没頭する学生時代、大学受験教育に情熱を傾ける予備校講師の頃、そして、外資系ベンダーでＬｉｎｕｘエンジニアを生業にするに至るまで、常にＵｎｉｘ／Ｌｉｎｕｘサーバと人生を共にする。その後、Ｌｉｎｕｘディストリビューターのエバンジェリストを経て、現在は、米系ＩＴ企業のＣｌｏｕｄ　Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ　Ａｒｃｈｉｔｅｃｔとして活動。最近は、機械学習をはじめとするデータ活用技術の基礎を世に広めるために、講演活動のほか、雑誌記事や書籍の執筆にも注力（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）