目次
第1章 機械学習と人工知能の概要および単回帰分析第2章 多項式回帰第3章 重回帰分析第4章 ロジスティック回帰による二値分類第5章 ソフトマックス回帰による多値分類第6章 決定木第7章 ナイーブベイズ分類第8章 κ近傍法とκ‐means法第9章 主成分分析第10章 サポートベクトルマシン(SVM)第11章 カーネル法第12章 深層学習入門第13章 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)第14章 再帰型ニューラルネットワーク(RNN)