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