機械学習
読書案内

Thomas Mitchell "Machine Learning" McGraw-Hill (1997) ISBN 978-0071154673 (入門用の教科書) →サポートページ
Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome H. Friedman "The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction" Springer-Verlag (2001) ISBN 978-0387952840 (高度な内容も含む．数理・統計系の手法が中心) →サポートページ（ここから、全章をpdf形式で入手可能）
David MacKay "Information Theory, Inference, and Learning Algorithms" (2003) (ベイズ推論を中心に、情報理論と機械学習を包括的にカバーした教科書) →著者ページ（ここから全文をPDF形式で入手可能）
Sergios Theodoridis, Konstantinos Koutroumbas (2009) "Pattern Recognition", 4th Edition, Academic Press, ISBN 978-1-59749-272-0.
Ethem Alpaydın (2004) Introduction to Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning), MIT Press, ISBN 0-262-01211-1
Bing Liu (2007), Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Contents and Usage Data. Springer, ISBN 3-540-37881-2
Toby Segaran (2007), Programming Collective Intelligence, O'Reilly, ISBN 0-596-52932-5
Ray Solomonoff, "An Inductive Inference Machine" A privately circulated report from the 1956 Dartmouth Summer Research Conference on AI.
Ray Solomonoff, An Inductive Inference Machine, IRE Convention Record, Section on Information Theory, Part 2, pp., 56-62, 1957.
Ryszard S. Michalski, Jaime G. Carbonell, Tom M. Mitchell (1983), Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach, Tioga Publishing Company, ISBN 0-935382-05-4.
Ryszard S. Michalski, Jaime G. Carbonell, Tom M. Mitchell (1986), Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach, Volume II, Morgan Kaufmann, ISBN 0-934613-00-1.
Yves Kodratoff, Ryszard S. Michalski (1990), Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach, Volume III, Morgan Kaufmann, ISBN 1-55860-119-8.
Ryszard S. Michalski, George Tecuci (1994), Machine Learning: A Multistrategy Approach, Volume IV, Morgan Kaufmann, ISBN 1-55860-251-8.
Bishop, C.M. (1995). Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press. ISBN 0-19-853864-2.
Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork (2001) Pattern classification (2nd edition), Wiley, New York, ISBN 0-471-05669-3.
Huang T.-M., Kecman V., Kopriva I. (2006), Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets, Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning,  Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 260 pp. 96 illus., Hardcover, ISBN 3-540-31681-7.
KECMAN Vojislav (2001), Learning and Soft Computing, Support Vector Machines, Neural Networks and Fuzzy Logic Models, The MIT Press, Cambridge, MA, 608 pp., 268 illus., ISBN 0-262-11255-8.
Ian H. Witten and Eibe Frank (2011). Data Mining: Practical machine learning tools and techniques Morgan Kaufmann, 664pp., ISBN 978-0123748560.
Sholom Weiss and Casimir Kulikowski (1991). Computer Systems That Learn, Morgan Kaufmann.  ISBN 1-55860-065-5.
Mierswa, Ingo and Wurst, Michael and Klinkenberg, Ralf and Scholz, Martin and Euler, Timm: YALE: Rapid Prototyping for Complex Data Mining Tasks, in Proceedings of the 12th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-06), 2006.
Vladimir Vapnik (1998). Statistical Learning Theory. Wiley-Interscience, ISBN 0-471-03003-1.
ピーター フラッハ, 竹村 彰通 (監訳）、「機械学習 ─データを読み解くアルゴリズムの技法─」、朝倉書店、ISBN 978-4254122183　（2017年4月5日）。
Nils J. Nilsson, Introduction to Machine Learning.
Trevor Hastie, Robert Tibshirani and Jerome H. Friedman (2001). The Elements of Statistical Learning, Springer. ISBN 0-387-95284-5.
Pedro Domingos (September 2015), The Master Algorithm, Basic Books, ISBN 978-0-465-06570-7
Ian H. Witten and Eibe Frank (2011). Data Mining: Practical machine learning tools and techniques Morgan Kaufmann, 664pp., ISBN 978-0-12-374856-0.
Ethem Alpaydin (2004). Introduction to Machine Learning, MIT Press, ISBN 978-0-262-01243-0.
David J. C. MacKay. Information Theory, Inference, and Learning Algorithms Cambridge: Cambridge University Press, 2003. ISBN 0-521-64298-1
Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork (2001) Pattern classification (2nd edition), Wiley, New York, ISBN 0-471-05669-3.
Christopher Bishop (1995). Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press. ISBN 0-19-853864-2.
Stuart Russell & Peter Norvig, (2009). Artificial Intelligence – A Modern Approach. Pearson, ISBN 9789332543515.
Ray Solomonoff, An Inductive Inference Machine, IRE Convention Record, Section on Information Theory, Part 2, pp., 56–62, 1957.
Ray Solomonoff, An Inductive Inference Machine A privately circulated report from the 1956 Dartmouth Summer Research Conference on AI.
和書
渡辺澄夫：「データ学習アルゴリズム」、共立出版（データサイエンスシリーズ 6）、ISBN 4-320-12005-1 (2001年7月25日).
渡辺澄夫、他：「学習システムの理論と実現」、森北出版、ISBN 4-627-82941-8 (2005年7月30日).
渡辺澄夫：「代数幾何と学習理論」、森北出版、ISBN 4-627-81321-X (2006年4月20日).
山西健司：「情報論的学習理論」、共立出版、ISBN 978-4-320-12255-0 (2010年10月25日)
鈴木讓：「統計的機械学習の数理100問 with Python」、共立出版 (機械学習の数理100問シリーズ2)、ISBN 978-4-320-12507-0 (2020年4月30日).
Sebastian Raschka and Vahid Mirjalili:「Python機械学習プログラミング」（原著第3版）、インプレス、ISBN 978-4-295-01007-4 (2020年10月21日).
鈴木讓：「スパース推定100問 with Python」、共立出版 (機械学習の数理100問シリーズ4)、ISBN 978-4-320-12509-4 (2021年1月30日).
鈴木讓：「機械学習のためのカーネル100問 with Python」、共立出版（機械学習の数理100問シリーズ8）、ISBN 978-4-320-12513-1 (2021年12月25日).
森賀新、木田悠歩、須山敦志：「Pythonではじめるベイズ機械学習入門」、講談社サイエンティフィク、ISBN 978-4-06-527978-6 (2022年5月24日).
Jean Gallier and Jocelyn Quaintance: "Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory For Computer Science and Machine Learning",(Oct.30,2022)PDF
周志華：「機械学習」、近代科学社、ISBN 978-4-7649-0620-4 (2022年10月31日).
Manohar Swamynathan：「6ステップでマスターする機械学習：Pythonによる丁寧な実践ハンズオン」、共立出版、ISBN 978-4-320-12494-3 (2022年10月31日).
D.P.Kroese, Z.I.Botev, T.Taimre and R.Vaisman:「データサイエンスと機械学習：理論からPythonによる実装まで」、東京化学同人、ISBN 978-4-8079-2029-7 (2022年12月5日).
Sergios Theodoridis:「機械学習－ベイズと最適化の観点からー」（原著第2版）、共立出版、ISBN 978-4-320124967　(2022年12月21日)。
内山祐介：「機械学習のための確率過程入門」、オーム社、ISBN 978-4-274-23108-7 (2023年9月29日).
皆本晃弥：「Pythonによる数理・データサイエンス・AI」、サイエンス社、ISBN 978-4-7819-1585-2 (2023年11月25日).
皆本晃弥：「スッキリわかる数理・データサイエンス・AI」、近代科学社、ISBN 978-4-76490716-4 (2024年10月18日).
橋本幸士(編):「学習物理学入門」、朝倉書店、ISBN 978-4-254-13152-9 (2024年11月1日).
サポートベクターマシンは、データを線形境界で区切られた領域に分割する教師付き学習モデルである。ここでは、線形境界が黒丸と白丸を分けている。