出版社内容情報
機械学習分野に参入したい技術者・大学生向け。また、コンパクトなので、初学者の教科書としても、もちろん最適！機械学習分野に参入したい技術者・大学生を対象とし、機械学習技術の理解に必要なトピックに厳選した。イメージが掴めるように、図を多く掲載したから、わかりやすい。コンパクトなので初学者の教科書としても、最適！
【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。
全29巻のうち第1期として、以下の4点を同時刊行！
『機械学習のための確率と統計』杉山 将･著
『深層学習』岡谷 貴之･著
『オンライン機械学習』海野 裕也／岡野原 大輔／得居 誠也／徳永 拓之･著
『トピックモデル』岩田 具治･著
第2期の刊行は2015年8月、第3期の刊行は2015年12月の予定(＾o＾)/
【シリーズ編者】
杉山 将 東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授
第1章 確率変数と確率分布
第2章 離散型確率分布の例
第3章 連続型確率分布の例
第4章 多次元確率分布の性質
第5章 多次元確率分布の例
第6章 任意の確率分布に従う標本の生成
第7章 独立な確率変数の和の確率分布
第8章 確率不等式
第9章 統計的推定
第10章 仮説検定
杉山 将［スギヤマ マサシ］
著・文・その他
内容説明
まずは、ここから。なんでも基礎が大切！機械学習の理解に必要なトピックを厳選した。機械学習を学びたい大学生・技術者向け。
目次
第１章 確率変数と確率分布
第２章 離散型確率分布の例
第３章 連続型確率分布の例
第４章 多次元確率分布の性質
第５章 多次元確率分布の例
第６章 任意の確率分布に従う標本の生成
第７章 独立な確率変数の和の確率分布
第８章 確率不等式
第９章 統計的推定
第１０章 仮説検定
著者等紹介
杉山将［スギヤママサシ］
博士（工学）。２００１年東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻博士課程修了。現在、東京大学大学院新領域創成科学研究科教授（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）
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感想・レビュー
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