この本は遺伝統計学と分子生物学(というかいわゆるバイオインフォマティクス)分野への機械学習手法の適用について解説した本ではありません。
題材自体は遺伝統計学と分子生物学から取られていますが、話題として論じられているのは副題の「多重検定と推定量設計」に限定されているので、そちらに関心がない人にはお薦めできません。
この本は、このシリーズが読者として想定していると思われる情報工学系で生物系の基礎知識を欠いている学生向けの教科書とは言い難いし、そもそもこの分野での機械学習手法の応用の解説を意図した本ではないので、まえがきにあるような「本書をきっかけに、多くの機械学習手法が生命情報処理に応用され」ることは残念ながら考えにくいので星2つです。
実際、機械学習のパラダイムには「検定」なるもの自体が登場しないことは著者の先生自身が充分承知しているのではないかと思います。
教科書を探しているのであれば、長田先生の『進化で読み解く バイオインフォマティクス入門』等を買われた方が良いかと思います(長田先生の本には、この本には説明がないNGSのリードからゲノム配列を決めるアルゴリズムについてもきちんとした解説があります)。
それとこの本を買うような人は先刻承知だとは思いますが、この本にはソースコードは一切載っていないので念のため書いておきます。
ただ情報工学系の本らしくバイオインフォマティクス本には絶対に出て来ない計算量削減手法についての解説があり、ビッグデータってデカ過ぎる行列(やあり得ない数の組合せ)の計算のことだと昨年末に思うようになった自分には話題として興味深いので、この本を買ったのはムダではなかったと思っています。
ちなみに第2章で出て来るLAMP法は組合せの最適化にあたるようですが、データマイニングで使われる手法を利用して計算量の削減を図っているようです。
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