どのようなデータ分析モデルも学習を完全に行うことはできませんが, 可変可能なパラメータを基準化させることでコストを最小化し, データの学習を完了します. また, このように学習したモデルは予測が可能なモデルとなります. 機械学習も同様にデータを読み込ませ, パターンを学習することで, データ内の未知のパターンを予測することを可能にします. また, 機械学習は統計学と密接に関係しています. 本書では, モデルがデータをより良く学習するための最適化法についてお話しするとともに, データサイエンスでよく使用されるプログラミング言語であるRやPythonの使用方法およびその分析実用例を, アルゴリズムを含め説明していきます.