モデルの「なぜ」を知れば、機械学習がもっと役に立つ機械学習が話題に上ることも増えてきましたが、実際には手っ取り早くできるものではなく、ライブラリを使うだけではやりたいことをうまく実現できません。もとになる考えかたや基礎的なモデルを知っていなければ、パラメータの意味がわからなかったり、目の前の問題に対してまったく向いていないモデルを使ってしまうからです。こういった状況に対し本書では、機械学習の理論を知ることで、機械学習を実際に活用していくための基礎をきっちりと固めることを目的とします。
出版社からのコメント数式を使ってていねいに、それでいておもしろく学ぶ、「急がば回れ」の機械学習入門！
内容（「BOOK」データベースより）機械学習は何を学習しているのか?確率/ベイズ確率は何を表しているのか?回帰/分類モデルはなぜこんな形をしているのか?良いモデルはどう選べばよいのか?モデルの「なぜ」を知れば機械学習がもっと役に立つ。

［著者について］サイボウズ・ラボ（株）所属。子供のころからプログラムと小説を書き、現在は機械学習や自然言語処理、VRを中心とした研究開発に携わる。著書に『［プログラミング体感まんが］ぺたスクリプト──もしもプログラミングできるシールがあったなら』（技術評論社）がある。
著者略歴(「BOOK著者紹介情報」より)中谷/秀洋
サイボウズ・ラボ(株)所属。子供のころからプログラムと小説を書き、現在は機械学習や自然言語処理、VRを中心とした研究開発に携わる(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)