人工知能のための機械学習の基本，重要なアルゴリズムと技法，実用的なベストプラクティス【例】テキストマイニング，教師あり学習によるオンライン広告クリックスルー予測、学習のスケールアップ（Spark），回帰による株価予測
第I部　機械学習の基本#br#　1.機械学習とPythonを始める#br#第II部　事例による実用的Python機械学習#br#　2.20のニュースグループデータセットでテキスト分析技法の検討#br#　3.クラスタリングアルゴリズムとトピックモデルアルゴリズムによる20のニュースグループデータセットのマイニング#br#　4.ナイーブベイズでスパムメール検出#br#　5.ニューストピックをサポートベクターマシンで分類#br#　6.木に基づくアルゴリズムでオンライン広告のクリック予測#br#　7.ロジスティック回帰でオンライン広告のクリックスルー予測#br#　8.テラバイトクリックログに予測をスケールアップ#br#　9.回帰アルゴリズムで株価予測#br#第III部　Python機械学習ベストプラクティス#br#　10.機械学習ベストプラクティス