本書は、１９８０年代からデータ分析を武器に問題解決を行ってきた実務家が、統計学の基礎知識を有する技術者向けに、統計的方法を起点として機械学習の分析プロセスや各方法から得られるアウトプットなどの概要を、できるだけ数式を使わずに、グラフィカルに解説したものである。本書を通じて、多数の数値例を使って機械学習の各方法の基本を理解し、豊富なケーススタディから、機械学習によるデータ分析の流れやコツを習得できる。

第1章　ビッグデータの可視化 第2章　モデル検証 第3章　カーネル主成分分析 第4章　クラスター分析 第5章　判別分析 第6章　サポートベクターマシン 第7章　ロジスティック判別分析 第8章　ニューロ判別分析 第9章　ニューラルネットワーク 第10章　ランダムフォレスト