读者对象：想学习人工智能、机器学习、深度学习、统计分析、数据分析的所有人员。
要想熟练使用机器学习，理解基于概率、统计的数据分析基础理论是不可或缺的。因此，本书从Python的简单使用方法开始讲解了概率、统计的基础知识，以及基于统计模型的机器学习方法，涵盖回归分析、聚类分析、支持向量机、稀疏学习、决策树、集成学习、高斯过程模型、密度比估计等，内容比较全面，可以让读者很好地了解和掌握Python在统计机器学习中的应用方法。
金森敬文
博士（学术）
东京工业大学信息理工学院教授
理化学研究所创新智能综合研究中心组长
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