本書は、機械学習を、単なるツールボックスとしてではなく、一定の数理的理解をもちながら利用したい、という読者のために編まれたものである。１・２章はデータ分析の手続きを具体的な例を用いながら平易に述べたもので、問題を解決していく中で機械学習の重要な概念に自然に触れられるように構成した。３・４章は情報量とカーネルを用いた手法を解説する。
もくじ情報：第１章　「機械学習」と「データ」の類似度（「機械学習」と「人工知能」；「機械学習」でできること　ほか）；第２章　「距離関数」による「機械学習」（著者当てゲーム；機械学習における探索のサイクル　ほか）；第３章　情報量に基づく類似度関数（確率の基礎；情報量　ほか）；第４章　「カーネル関数」による類似度評価（カーネル関数；カーネルマシン　ほか）

申　吉浩(シン　ヨシヒロ)
１９６０年大韓民国ソウル生まれ。１９９０年東京大学大学院理学系研究科数学専門課程博士課程単位取得退学。２００７年Ｃａｒｎｅｇｉｅ　Ｍｅｌｌｏｎ　ＣｙＬａｂ　Ｊａｐａｎ教授。２０１０年兵庫県立大学大学院応用情報科学研究科教授。現在・学習院大学計算機センター教授・博士（工学）