機械学習がわかる統計学入門

機械学習は現代のＡＩ（人工知能）になくてはならない技術です。一方で、機械学習の理解には統計学の知識が必要不可欠です。本書はその機械学習の理解に必要な統計学の知識をわかりやすく解説した入門書です。図を多用し、具体例を重視した内容になっています。また、Ｅｘｃｅｌを使って解説するので、大学レベルの難しい数学の知識のない入門者でも、視覚的にそのしくみを学ぶことができます。機械学習を目的とした統計学の手法「教師あり学習」や「教師なし学習」を理解したい人に最適な入門書です。

目次 : １章　統計学と機械学習（統計学と機械学習の関係/ 機械学習と統計学が対象とするデータの違い　ほか）/ ２章　データサイエンスの基本（データについての言葉/ クロス集計とクロス集計表　ほか）/ ３章　「教師あり」機械学習と統計学（線形の単回帰分析/ 線形の重回帰分析　ほか）/ ４章　「教師なし」機械学習と統計学（階層的クラスタリング/ 非階層的クラスタリングとｋ‐ｍｅａｎｓ法　ほか）/ 付録（ソルバーの使い方/ データサイエンスのための行列の基礎知識　ほか）

【著者紹介】
涌井良幸 : １９５０年、東京都生まれ。東京教育大学（現・筑波大学）数学科を卒業後、千葉県立高等学校の教職に就く。教職退職後はライターとして著作活動に専念

涌井貞美 : １９５２年、東京生まれ。東京大学理学系研究科修士課程修了後、富士通、神奈川県立高等学校教員を経て、サイエンスライターとして独立（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）