機械学習のための数学（テキスト）

Mathematics for Machine Learning

機械学習：開発者と技術専門家のための実践ガイド（第２版）

Machine Learning

Hands-On for Developers and Technical Professionals

機械学習のための線形代数と最適化（テキスト）

Linear Algebra and Optimization for Machine Learning

A Textbook

実戦的時系列分析：統計学と機械学習による予測

Practical Time Series Analysis

Prediction with Statistics and Machine Learning

確率入門（テキスト・第２版）

Introduction to Probability, Second Edition

深層強化学習

Deep Reinforcement Learning

Fundamentals, Research and Applications

データサイエンス実地入門

A Hands-On Introduction to Data Science

GARCHモデル：構造、統計的推論と金融への応用（第２版）

GARCH Models

Structure, Statistical Inference and Financial Applications

機械学習の実装と応用

Implementations and Applications of Machine Learning

機械学習のための線形代数と最適化（テキスト）

Linear Algebra and Optimization for Machine Learning

A Textbook

深層学習の基礎：論理・歴史・哲学的視座

Guide to Deep Learning Basics

Logical, Historical and Philosophical Perspectives

特微学習：アルゴリズム・応用

Feature Learning and Understanding

Algorithms and Applications

深層学習アーキテクチャ：数学的アプローチ（テキスト）

Deep Learning Architectures

A Mathematical Approach

機械学習のための一次元・確率論的最適化

First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning

機械学習の応用

Applications of Machine Learning

知的意思決定のための機械学習

Machine Learning for Intelligent Decision Science

機械学習のための加速最適化：一次アルゴリズム

Accelerated Optimization for Machine Learning

First-Order Algorithms

伊庭斉志（共）編／深層学習と進化計算

Deep Neural Evolution

Deep Learning with Evolutionary Computation

Pythonで深層学習

Deep Learning with Python

Learn Best Practices of Deep Learning Models with PyTorch

はじめてのベイズ統計学

Bayesian Statistics for Beginners

a step-by-step approach