タイトルをそのまま受け取ると「仮説」を作るための方法論について書かれている
ような気がしますが、内容はだいぶ違うものでした。章立てが
第１章 基本概念
第２章 仮説
第３章 回帰
第４章 クラスタリングとニューラルネットワーク
第５章 差分による仮説生成
第６章 仮説間補完、仮説間重ね合わせ、そして仮説間和分
とあり、タイトルに直接関係するのは第５章だけです。第６章も関係しそうですが
ケーススタディっぽいもののあまり関係しているとは思えません。
まあ第３章、第４章ではデータサイエンスの基本的アルゴリズムを概観することが
できるので、その意味では役に立ちますが、仮説を作る点ではあまり関係ない気が
します。著者としては仮説を立ててからでないとモデルを学習する意味もないよと
いいたいのかもしれませんが、そういう風にも読み取れませんでした。
