はじめて学ぶ人も、既習者にも！ 「機械学習のしくみをしっかり学びたい」と思っている方、必見！ 「全体像がつかめる」×「しくみがわかる」 ていねいでわかりやすい解説と豊富な実装例で、広がり続ける機械学習の世界に踏み込む、入門書の決定版。 さまざまな機械学習のアルゴリズムに対して、その位置づけとしくみを同時に理解でき、単なる付け焼き刃でない「広く深い」知識が得られます。 【本書の特長】 ●幅広いトピックを網羅 「機械学習とは何か」から、識別・回帰などの初歩的な手法、サポートベクトルマシンやニューラルネットワーク、深層学習や強化学習などの応用手法まで、最新の話題を含む幅広いトピックを扱っています。 ●直感的な解説 多岐にわたる機械学習のアルゴリズムを、入力データと出力形式の組み合わせにもとづいて直感的に整理・分類しており、全体を無理なく俯瞰できます。複雑で抽象的な説明になりがちな理論も、小気味よい語り口の解説で自然に理解できます。 ●例題・演習問題による実践 本文中の例に加え、例題・問題が豊富で、手を動かしながら理論と実装のつながりを体験できます。演習問題には解答つきで、独習にも最適です。 【目次】 第1章　はじめに 第2章　機械学習の基本的な手順 第3章　識別 -概念学習ー 第4章　識別 -統計的手法ー 第5章　識別 -生成モデルと識別モデルー 第6章　回帰 第7章　サポートベクトルマシン 第8章　ニューラルネットワークの基礎 第9章　ニューラルネットワークの応用 第10章　アンサンブル学習 第11章　モデル推定 第12章　パターンマイニング 第13章　系列データの学習 第14章　少量データ学習 第15章　強化学習