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）」
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。Twitter：@minamoca_lab
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