機械学習ではデータから確率モデルを構築し、それを予測や知識発見に利用します。構築するための推定法についてその基本的な考え方を解説します。その後、推定において問題になる事項とその解決法を紹介します。パラメータの扱いに対してセミパラメトリック推定を紹介します。将来買うか)を予測する機械学習問題と見なせます。基づく手法について説明します。ガウス過程による非線形拡張を紹介します。推定などの問題に当てはまります。これらの特徴を意識して設計された独自の確率モデルが多く提案されています。導出方法を紹介します。関連したパッケージを紹介する。プログラミングに関する基本的な知識についてはふれない。生成と操作について述べ、数式を実装する手続きを紹介する。利用できる関数群の概要を紹介する。後半では、数値計算に関連したパッケージ群を紹介する。ついて詳しく知るための情報源を紹介する。