パターン認識のためのサポートベクトルマシン入門

発売日：2011年4月

ページ数: ２０４ｐ
ISBN: 978-4-627-84921-1
著者情報: 阿部　重夫（アベ　シゲオ）
１９７０年京都大学工学部電子工学科卒業。１９７２年京都大学大学院工学研究科電気工学専攻修士課程修了。１９８４年工学博士（京都大学）。１９９７年神戸大学教授。２０１１年神戸大学名誉教授

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商品説明

いま注目の手法、その基礎から構築まで。多クラス問題への拡張やモデルの評価など、ＳＶＭ開発の指針となる解説が充実。

第１章　はじめに
第２章　２クラスサポートベクトルマシン
第３章　多クラスサポートベクトルマシン
第４章　サポートベクトルマシンの変形
第５章　学習法
第６章　カーネル法
第７章　特徴選択と特徴抽出
第８章　クラスタリング
第９章　関数近似への拡張

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