書評を書くことになりました。利用できるようになりました。実際のデータで機械学習を試しながら身に付けることができます。機械学習の各手法の理論について、数学をベースとした説明がなされているため、アルゴリズムの選択やチューニングの指針の理解が深まり、応用範囲が広がるでしょう。「線形回帰」と「ベイズ線形回帰」の違いや使い分けについて理解できるようになります。「難しそう」という先入観で機械学習に手を出せなかった人におすすめします。想定されるロールは次のような感じでしょうか。(開発者とは限らない)本書には、数学の知識があまりない人でも理解できるようにと義務教育レベルからの数学の解説があります。慣れが必要であり、さすがに無理を感じます。数学の経験を持つ人でも機械学習を机上だけで理解するのは難しく、理論と実践の反復が必要になると思います。いえ、とりあえず手順通りに実行してみればだんだん理解できるようになるのかもしれません。ついての説明がところどころ十分ではないように見えます。次の内容についてです。Parameters必要に応じて公式ドキュメントを参照するとよいでしょう。モデリングができるため、ワークフローを短時間で構築できて学習効率が高いです。発行できるようになっています。処理を記述することもできます。モデルを利用して、新たなデータをクラスターに割り当てる方法を示しました。モデルは、保存して再利用することができます。