機械学習のための数学（テキスト）

Mathematics for Machine Learning

『入門Python3』（原書）第２版

Introducing Python

Modern Computing in Simple Packages

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

『深層学習』（原書）

Deep Learning

データサイエンス要説：技術畑ではない人のための技術書

Data Science

The Executive Summary - A Technical Book for Non-Technical People

確率論：完全講座（テキスト・第３版）

Probability Theory

A Comprehensive Course

Pythonによる線形モデル（テキスト）

Linear Models with Python

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

データ解析の基礎：機械学習を視野に（テキスト）

Fundamentals of Data Analytics

With a View to Machine Learning

ベイズ法要覧

Bayesian Compendium

情報可視化（テキスト・第４版）

Information Visualization

Perception for Design

『ストラング：線形代数とデータサイエンス』（原書）

Linear Algebra and Learning from Data

コンピュータ時代の統計的推論：アルゴリズム、エビデンス、データサイエンス

Computer Age Statistical Inference, Student Edition

Algorithms, Evidence, and Data Science

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

データサイエンティストのための視覚的アナリティクス（テキスト）

Visual Analytics for Data Scientists

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