Ｐｙｔｈｏｎ言語プログラム多数掲載。機械学習の次のトレンドを体感！！

第０章　機械学習の基礎と環境設定
第１章　ビッグデータ解析と機械学習（ビッグデータ解析とは
重回帰分析とは）
第２章　機械学習（サポートベクトル回帰ＳＶＲ
カーネルリッジ回帰ＫＲＲ
ナイーブ・ベイズｓｋｌｅａｒｎ．ｎａｉｖｅ＿ｂａｙｅｓ機械学習
決定木分類器ＤｅｃｉｓｉｏｎＴｒｅｅＣｌａｓｓｉｆｉｅｒ
近傍法
確率的勾配降下法ＳＧＤＣｌａｓｓｉｆｉｅｒ
ディープラーニングニューラルネットワークｋｅｒａｓ）
第３章　アンサンブル機械学習（アダブースト（Ａｄａｂｏｏｓｔ）
ランダムフォーレスト（ＲａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔ）
エキストラツリー（ＥｘｔｒａＴｒｅｅ）
エキストラツリーズ（ＥｘｔｒａＴｒｅｅｓ）
グラディエントブースティング（ＧｒａｄｉｅｎｔＢｏｏｓｔｉｎｇ）
バッギング（Ｂａｇｇｉｎｇ）
多数決分類器（ＶｏｔｉｎｇＣｌａｓｓｆｉｅｒ））
第４章　アンサンブル機械学習の応用事例（クレジットカードのデフォルトの学習
赤ワインの品質を判別できる人工ソムリエ）
第５章　ＯｐｅｎＣＶと畳み込みニューラルネットワーク（ＯｐｅｎＣＶと人工知能
畳み込みニューラルネットワークで絵画を生成）