『見て試してわかる機械学習アルゴリズムのしくみ 機械学習図鑑』は、種類が多く複雑な機械学習アルゴリズムの仕組みや使い方を図解で紹介する入門書です。
たとえば、教師あり学習の分類タスクに用いられるロジスティック回帰というアルゴリズムがありますが、その仕組みをきちんと理解するのは簡単ではありません。あるいはよく耳にするニューラルネットワークにしても同様です。機械学習のアルゴリズムには他にも主成分分析（PCA）やk平均法（k-means）など、初心者が仕組みを理解するのが難しいものがあります。
本書では17種類のアルゴリズムをオールカラーの図解入りで説明。その概要や仕組みだけでなく、使い方や注意点も学ぶことができます。既に知っているアルゴリズムでも、新しい発見があるかもしれません。その点では、機械学習の開発やサービス運営に携わる方がリファレンスとして手元に置くておくのにも適しているでしょう。
各アルゴリズムを試すためのコード（scikit-learnを使用）もあるので、「そういえばあのアルゴリズムって」と思い至ったときに役立つ1冊となっています。
例：ロジスティック回帰
目次
1.機械学習とは
1-1機械学習の概要
1-2機械学習のステップ
2.機械学習図鑑（教師あり学習）
01 線形回帰
02 正則化
03 ロジスティック回帰
04 サポートベクトルマシン
05 サポートベクトルマシン（カーネル法）
06 ナイーブベイズ
07 ランダムフォレスト
08 ニューラルネットワーク
09 kNN
3.機械学習図鑑（教師なし学習）
10 PCA
11 LSA
12 NMF
13 LDA
14 k-means
15 混合ガウス
16 LLE
17 t-SNE
4.評価方法および各種データの扱い
4-1 評価方法
4-2 テキスト処理
4-3 画像処理
5.環境構築
5-1 Python 3のインストール
5-2 仮想環境
5-3 パッケージインストール
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