機械学習のための数学の知識が一冊に！ 最小限の前提知識から機械学習に必要な数学の概念を説明し、機械学習の四つの手法を導出する。 機械学習は社会の幅広い領域に応用されるようになり、より多くの人が機械学習を利用し、学ぼうとしている。機械学習のライブラリやソフトウェアがより簡単に利用できるようになってきている一方で、機械学習を学びたい多くの人にとって、背後にある数学的な概念の理解が一つのハードルとなっている。 本書はそのような機械学習と数学のギャップを埋めるため、機械学習で利用される基本的な数学について必要な知識を一冊にまとめたものである。最小限の前提知識から各トピックの数学的概念を説明し、機械学習の基本的な手法について導出を行う。対象となる手法は、線形回帰、主成分分析、混合ガウスモデル、サポートベクターマシンの四つである。数学に慣れている学生や社会人にとって、各手法の導出は機械学習を学ぶきっかけとなるだろう。また、数学に慣れていない人にとっては、数学的概念を適用するときの直感と実践的な経験を養うことに本書は役に立つだろう。 各章末には演習問題が用意され、そこで理解度を確認できる。また、本書には多くの図と例が登場し、読者の直感的な理解を助け、無味乾燥になりがちな学習を動機づけるように工夫されている。そのため、本書は特に、機械学習と数学の基本を学ぶ初学者に適するものである。 ［原著］Mathematics for Machine Learning, Cambridge University Press, 2020.