機械学習のための確率と統計（テキスト）

Probability and Statistics for Machine Learning

A Textbook

人類のためのＡＩ：未来のために持続可能なＡＩをつくる

AI for Humanity

Building a Sustainable AI for the Future

深層学習の数理工学

Mathematical Engineering of Deep Learning

機械学習の評価：信頼できる責任あるＡＩへ（テキスト）

Machine Learning Evaluation

Towards Reliable and Responsible AI

ベイズ統計とマーケティング（第２版）

Bayesian Statistics and Marketing

深層学習：基礎と概念（テキスト）

Deep Learning

Foundations and Concepts

浅い学習ｖｓ．深層学習：機械学習ソリューションのための実践的ガイド

Shallow Learning vs. Deep Learning

A Practical Guide for Machine Learning Solutions

ＲとPythonによるデータ視覚化

Data Visualization in R and Python

深層学習の基礎

Foundations of Deep Learning

ＲとPythonとオープン・データで学ぶデータサイエンスの基礎

Data Science Fundamentals with R, Python, and Open Data

マーケティングのためのデータサイエンス

Mastering Marketing Data Science

A Comprehensive Guide for Today's Marketers

統計的学習ファーストコース：データ例とPythonコード付き（テキスト）

A First Course in Statistical Learning

With Data Examples and Python Code

機械学習の原理：三つの視点

Principles of Machine Learning

The Three Perspectives

深層学習に飛び込む（テキスト）

Dive into Deep Learning

深層学習：実践的入門

Deep Learning

A Practical Introduction

深層学習の数理工学

Mathematical Engineering of Deep Learning

時系列分析・予測入門（第３版）

Time Series Analysis and Forecasting

実世界応用のための機械学習

Machine Learning for Real World Applications

山西健司（著）／記述長最小原理による学習

Learning with the Minimum Description Length Principle

データサイエンスのための機械学習ハンドブック：データマイニングとナレッジ・ディスカバリー（第３版）

Machine Learning for Data Science Handbook

Data Mining and Knowledge Discovery Handbook