ハンズオン的な本であり，素人が感触を掴みやすいが，何故その手法なのか？他の方法は？という疑問には答えてくれない 分野的には「統計学」で，ブラックボックス最適化，オンライン学習などが関連しそう．
この本曰く，実験計画法のキモは，
- 実験条件X→結果Yの予測式を立てること
- 初回のサンプルは，例えば，線形でfittingするなら，逆行列計算がしやすいサンプルをとる
- それ以後は，例えば，予測式をガウス回帰していたら，期待性能を満たす確率が高いところを探索
- ガウスではなく，線形回帰であれば，もっとも目標値に近づくところをgreedyになど
- 探索基準は様々
もう少し俯瞰した情報が欲しい．
