1章　機械学習とは何か
2章　機械学習のカテゴリー
3章　機械学習のツールボックス
4章　データスクラビング
5章　データの準備
6章　線形回帰
7章　ロジスティック回帰
8章　k-最近傍法
9章　k-平均法クラスタリング
10章　バイアス（偏り）と分散
11章　サポートベクターマシン
12章　人工ニューラルネットワーク
13章　決定木
14章　アンサンブル学習
15章　Pythonによるモデル構築
16章　モデル最適化
付録　Python入門
補章　開発環境