内容紹介：機械学習の原理を知るための、初めての入門本書は具体的なデータ分析の手法を説明する意図で書かれたものではありません。実用的な目的ならｓｃｉｋｉｔ－ｌｅａｒｎやＣｈａｉｎｅｒなどの既存のフレームワークを使うべきですが、本書では機械学習のいくつかの有名なアルゴリズムを、自分でゼロから実装することを目標としています。こうすることにより、とかくブラックボックスになりがちな機械学習の仕組みを理解し、さらなる応用力と問題解決力を身につけることができるようになります。また、処理系にはデファクトスタンダードであるＰｙｔｈｏｎを使い、機械学習に必要な数学の知識もわかりやすく解説しています。これから機械学習を始める学生さんや、いきなりプロジェクトに放り込まれていまいち理解できないままデータ分析の仕事をしているエンジニアの方にも最適です。
Ｐｙｔｈｏｎの基礎、機械学習に必要な数学、数値計算の手法を丁寧に解説。数値予測や分類などの機械学習アルゴリズムをＰｙｔｈｏｎでゼロから実装。コードを最新化し、解説もさらにわかりやすく改訂！！
もくじ情報：第０１章　学習を始める前に（本書の目的；本書は何を含まないか　ほか）；第０２章　Ｐｙｔｈｏｎの基本（プログラムの実行方法；基本的な文法　ほか）；第０３章　機械学習に必要な数学（基本事項の確認；線形代数　ほか）；第０４章　Ｐｙｔｈｏｎによる数値計算（数値計算の基本；ＮｕｍＰｙの基本　ほか）；第０５章　機械学習アルゴリズム（準備；線形回帰　ほか）

加藤　公一(カトウ　キミカズ)
現在、みずほ証券でデータ分析にかかわる業務に従事。東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻博士課程修了。博士（情報理工学博士）（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）