内容紹介：ベイズ、ＭＣＭＣ、スパース、ガウス過程、ニューラルネット……。物理学の研究にも広がりつつある最新手法に、統計の初歩から入門！
科学の営みにデータの力を活かす！統計の初歩から、ベイズ推定、ＭＣＭＣ、さらにはニューラルネットまで、初めて活用する人に向けて、物理学ならではの視点で解説。付録にＰｙｔｈｏｎコードを掲載。
もくじ情報：第０章　データサイエンス、機械学習…何が嬉しいの？；第１章　推定と検定；第２章　高次元のモデルへ；第３章　ベイズモデリング；第４章　マルコフ連鎖モンテカルロ法；第５章　正則化とスパースモデリング；第６章　判別モデル；第７章　ガウス過程；第８章　ニューラルネットワーク；付録Ａ　Ｐｙｔｈｏｎプログラム

植村　誠(ウエムラ　マコト)
広島大学宇宙科学センター准教授。１９７７年生まれ。２００４年京都大学大学院理学研究科物理学・宇宙物理学専攻博士課程修了。博士（理学）。２００４年日本学術振興会特別研究員（京都大学）、２００５年広島大学宇宙科学センター助手、２０１１年より現職。主な研究分野は観測天文学（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）