基礎の数学からスタートし、機械学習の考え方をじっくり理解することができる決定版テキスト．IとIIの2分冊．第II巻では深層ニューラルネットワークなどの非線形モデルを扱う。 【主な目次】 第III部　深層ニューラルネットワーク 13　構造化データのためのニューラルネットワーク 14　　画像のためのニューラルネットワーク 15ニューラルネットワークによる系列データの処理 第IV部　ノンパラメトリックモデル 16　事例ベースモデル 17　カーネル法* 18　木，森，バギング，ブースティング 第V部　教師あり学習を超えて 19　より少ないラベルありデータからの学習 20　次元削減 21　クラスタリング 22　推薦システム 23　グラフ埋め込み 第III部　深層ニューラルネットワーク 13　構造化データのためのニューラルネットワーク 14　　画像のためのニューラルネットワーク 15ニューラルネットワークによる系列データの処理 第IV部　ノンパラメトリックモデル 16　事例ベースモデル 17　カーネル法* 18　木，森，バギング，ブースティング 第V部　教師あり学習を超えて 19　より少ないラベルありデータからの学習 20　次元削減 21　クラスタリング 22　推薦システム 23　グラフ埋め込み