「ベイズ理論に基づいた統一的な視点から機械学習とパターン認識の
様々な理論や手法を解説」するというこの分野の教科書。
下巻は7/11発売。

■パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測

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.

■パターン認識と機械学習 下 - ベイズ理論による統計的予測