東大生ライターのじゅんぺーが、機械学習理論の名著である『パターン認識と機械学習(通称PRML)』を読みながら、各基礎理論を一つ一つ解説する特集です。気になる記事のサムネイル画像をクリックしてご覧ください！
シーズン 1「機械学習ことはじめ」
Day 1「機械学習の全体像」
Day 2「多項式曲線フィッティング」
Day 3「多項式曲線フィッティングと過学習」
Day 4「過学習と正則化」
シーズン 2「A判定で東大に落ちる確率」
Day 5「最尤推定編」
Day 6「MAP推定編」
Day 7「ベイズ推定編」
シーズン 3「回帰：精度の高い近似」
Day 8「ベイズ線形回帰(1)」
Day 9「ベイズ線形回帰(2)」
シーズン 4「分類入門」
Day 10「線形識別モデル（１）」
Day 11「線形識別モデル（２）」
Day 12「線形識別モデル（３）」
サイエンスライター・アイブン編集者。東京大学大学院総合文化研究科修士課程ならびに科学技術インタープリター養成プログラム修了。過去に複数の科学系ウェブメディアの編集長を務めた。『科学雑誌Newton』『MITテクノロジーレビュー』『M3.com AIラボ』等でも執筆・翻訳を担当。手がけた記事は500記事以上。Twitter：@minamoca_lab
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