第1章:序論: 機械学習の大きな枠組みと,確率と情報理論の基本について学びます. 第2章:確率分布: 二項分布やガウス分布などの各種の確率分布について学びます. 第3章:線形回帰モデル: 教師あり学習の双璧の一つ回帰問題について学びます. 第4章:線形識別モデル: もう一つの重要な教師あり学習である識別問題について学びます. 第5章:ニューラルネットワーク: 代表的な機械学習の手法であるニューラルネットについて学びます.