入門パターン認識と機械学習
発売日：2014年4月
パターン認識と統計的学習の基礎的な内容に絞って学ぶ
- ISBN
- 978-4-339-02479-1
- 著者情報
- 後藤 正幸（ゴトウ マサユキ）
１９９２年武蔵工業大学（現東京都市大学）工学部経営工学科卒業。１９９４年武蔵工業大学大学院工学研究科修士課程修了（経営工学専攻）。１９９７年早稲田大学助手。２０００年博士（工学）（早稲田大学）、東京大学助手。２００２年武蔵工業大学助教授。２００８年早稲田大学准教授。２０１１年早稲田大学教授
小林 学（コバヤシ マナブ）
１９９４年早稲田大学理工学部工業経営学科卒業。１９９６年早稲田大学大学院理工学研究科修士課程修了（機械工学専攻）。１９９８年早稲田大学助手。２０００年博士（工学）（早稲田大学）。２００１年早稲田大学理工学総合研究センター研究員。２００２年湘南工科大学講師。２００８年湘南工科大学准教授。２０１４年湘南工科大学教授
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商品説明
初学者が一通りのパターン認識と統計的学習の基礎について学ぶことができるよう，基礎的な内容に絞って記した。パターン認識の方法を実装し，実際のデータを分析し，手法を改良できるよう，WebでC言語プログラムを公開した。
目次
パターン認識と統計的学習の概要
特徴空間の構成と統計的性質
線形識別の方法
ナイーブベイズ法
線形部分空間による次元縮約
テンプレートマッチングとｋ最近傍識別法
決定木
集団学習法
非線形判別関数とニューラルネットワーク
カーネル法〔ほか〕
商品詳細
- 出版社名
- コロナ社
- フォーマット
- 単行本
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