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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。

目次 ：第0章 はじめに;第1章 機械学習ことはじめ;第2章 確率;第3章 連続確率と正規分布;第4章 線形回帰;第5章 ベイズ確率;第6章 ベイズ線形回帰;第7章 分類問題;第8章 最適化;第9章 モデル選択;第10章 おわりに;付録A 本書で用いる数学

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