(概要) 機械学習を基礎から理論的に学びたい、そんなITエンジニアに向けて執筆された本です。初版から約5年が経過し、全面カラー化して「改訂新版」としました。Pythonのコーディング環境もGoogle Colaboratoryに刷新、これまで5回にわたる重版で修正した内容に加え、最新の書き下ろし修正でアップデートしました。初版から内容は古びておらず、逆に、機械学習を学ぶうえで重要な理論がほぼカバーされていますので、まさに入門の定番書になりました。カラー化によりグラフも見やすくなり、理解が進むのもお勧めするポイントです。 (こんな方におすすめ) ・機械学習について興味があるITエンジニア、大学生、専門学校生、高専生など (目次) 第1章 データサイエンスと機械学習 1.1 ビジネスにおけるデータサイエンスの役割 1.2 機械学習アルゴリズムの分類 1.3 本書で使用する例題 1.4 サンプルコード実行環境の準備 第2章 最小二乗法:機械学習理論の第一歩 2.1 多項式近似と最小二乗法による推定 2.2 オーバーフィッティングの検出 2.3 付録 ― ヘッセ行列の性質 第3章 最尤推定