機械学習のしくみを学びデータサイエンスの本質を理解する。実行結果が直感的にわかるオールカラーレイアウト。
もくじ情報：第１章　データサイエンスと機械学習；第２章　最小二乗法：機械学習理論の第一歩；第３章　最尤推定法：確率を用いた推定理論；第４章　パーセプトロン：分類アルゴリズムの基礎；第５章　ロジスティック回帰とＲＯＣ曲線：分類アルゴリズムの評価方法；第６章　ｋ平均法：教師なし学習モデルの基礎；第７章　ＥＭアルゴリズム：最尤推定法による教師なし学習；第８章　ベイズ推定：データを元に「確信」を高める手法

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サーバーと人生を共にする。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）