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『機械学習入門―ボルツマン機械学習から深層学習まで―』の第2弾、ストーリーで難解なベイジアンネットワークまで理解できる!!
　ベイズ推定の理解にはかなり高度な数学的知識が必要で、数学が得意でない人は、条件付き確率あたりでくじけてしまいます。そこで本書は、解説を会話調にし、イラストを中心とした親しみやすいストーリー仕立て（童話のような欧風ファンタジー）とすることで、小説を読むようにベイズ推定で大事な「もしも」に備えた事前分布について始まり、結局どんな推定が良いのかを探す「モデル選択」、最新の技術であるベイズ的最適化まで読み通せる書籍とします。さらに、併せて機械学習との関連や最新の技術との関連についても解説します。
第1章　こんなところにベイズ推定
1－1　探し物は何ですか？
　Column　世の中はビッグデータ時代？
1－2　手がかりは大切に
　Column　最尤推定とベイズ推定
1－3　事後確率分布
　Column　事前分布の役割
1－4　ベイズの定理
　Column　統計的モデリング
1－5　同時確率と条件つき確率
　Column　確率なんて大っ嫌い
第2章　確率分布とベイズ推定
2－1　イノシシはどこにいる？
　Column　事前分布は人の勝手？
2－2　もっともらしい場所はどこ？
　Column　あらゆる可能性の追求
2－3　モデル選択
　Column　オッカムの剃刀
2－4　点推定と分布推定
　Column　汎化性能と一致性
第3章　機械学習とベイズ推定
3－1　正則化とベイズ推定
　Column　機械学習でもベイズ推定
3－2　統計科学と機械学習
　Column　ベイズ推測を利用した機械学習
3－3　正則なモデルと特異なモデル
　Column　勾配法の進化
3－4　データが足りない！
　Column　ニューラルネットワークの理解に向けて
3－5　過学習を防ぐ
　Column　未来を予測する詐欺に注意
第4章　不可能を可能にするベイズ推定
4－1　謎の少女との出会い
　Column　データ同化
4－2　第２の逆問題
　Column　連立方程式が研究の最前線？
4－3　どうやって方程式を解くの？
　Column　スパースモデリング
4－4　驚異の圧縮センシング
第5章　カーネル法とベイズ的最適化
5－1　困ったときのカーネル法
　Column　カーネル法と深層学習
5－2　リプリゼンター定理
　Column　リプリゼンター定理の言っていること
5－3　ノンパラメトリックモデルとパラメトリックモデル
　Column　スプライン補間とノンパラメトリックモデル
5－4　ガウス過程
　Column　全ては最適化
5－5　効率の良い計画を！ ベイズ的最適化
　Column　実験計画法
第6章　無限の可能性を考えるベイズ推定
6－1　大数の法則
　Column　僕らの体に眠る中心極限定理
6－2　ベイズ推定の真価
　Column　物理学の活躍
6－3　見えないものが見える！
その後の兵士さん（参考文献）
あとがき
索引