【レビュー】ITエンジニアのための機械学習理論入門

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:学習モデルの評価方法
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

機械学習のしくみを学ぶデータサイエンスの本質を理解する。

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