【e-honおすすめコメント】
丁寧な説明が感動的！　しっかり、よくわかる！　どのような学習アルゴリズムが効率的かを見極めるには、確率論・統計学に根ざした基礎が不可欠。カーネル法、ＳＶＭ、ブースティングなど、重要概念を丁寧に記述した。学習手法をしっかり理解して使いこなせるようになる。【機械学習プロフェッショナルシリーズ】　本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全２９巻にわたって刊行する。ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。第２期として、以下の４点を同時刊行！　統計的学習理論　金森　敬文・著　サポートベクトルマシン　竹内　一郎／烏山　昌幸・著　確率的最適化　鈴木　大慈・著　異常検知と変化検知　井手　剛／杉山　将・著　第３期の刊行は２０１５年１２月、第４期の刊行は２０１６年４月の予定。【シリーズ編者】　杉山　将　東京大学大学院新領域創成科学研究科　教授

【出版社商品紹介】
学習手法を使いこなすには、確率・統計に根ざした基礎が不可欠。カーネル法、ＳＶＭ、ブースティングなど、重要概念を丁寧に記述した。

第３章　判別適合的損失
第４章　カーネル法の基礎
第５章　サポートベクトルマシン
第６章　ブースティング
第７章　多値判別
付録Ａ　確率不等式
付録Ｂ　凸解析と凸最適化
付録Ｃ　関数解析の初歩