わかりやすいパターン認識 続「教師なし学習入門」
発売日：2014年8月
- 巻の書名
- 教師なし学習入門
- ページ数
- ３２６ｐ
- ISBN
- 978-4-274-21530-8
- 著者情報
- 石井 健一郎（イシイ ケンイチロウ）
１９７２年、東京大学工学部計数工学科卒業。１９７４年、同大学院修士課程修了。同年、日本電信電話公社（現ＮＴＴ）に入社。１９７９年より１年間、米国Ｐｕｒｄｕｅ大学客員研究員。文字認識、画像処理の研究・実用化に従事。ＮＴＴコミュニケーション科学基礎研究所を経て、２００３年４月、名古屋大学大学院情報科学研究科教授、２０１２年４月、名古屋大学名誉教授。工学博士
上田 修功（ウエダ ナオノリ）
１９８２年、大阪大学工学部通信工学科卒業。１９８４年、同大学院修士課程修了。同年、日本電信電話公社（現ＮＴＴ）に入社。１９９３年より１年間、米国Ｐｕｒｄｕｅ大学客員研究員。パターン認識・学習、ニューラルネットワーク、統計的機械学習、データマイニングの研究に従事。現在、ＮＴＴコミュニケーション科学基礎研究所に勤務。博士（工学）
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商品説明
定番「わかりやすい パターン認識」の続編 あわせて学べばパターン認識のキホンがわかる！初学者にはとっつきにくいパターン認識の基本を丁寧な図解と数式展開で解説して好評を得てきた、１９９８年発行「わかりやすい パターン認識」の続編です。前作の良さを引き継ぎながら、前作で取り上げることのできなかった”教師なし学習”を主に取り上げてわかりやすくまとめました。”教師なし学習”を理解することで、より広い対象の音声・画像処理技術を扱うことができるようになります。また、前作と本作をあわせて読むことでパターン認識の基本的な内容が網羅的に理解できる構成となっています。
１９９８年発行『わかりやすい パターン認識』の続編。前作で取り上げることのできなかった“教師なし学習”を主に取り上げた。(「近刊情報」より)
目次
ベイズ統計学
事前確率と事後確率
ベイズ決定則
パラメータ推定
教師付き学習と教師なし学習
ＥＭアルゴリズム
マルコフモデル
隠れマルコフモデル
混合分布のパラメータ推定
クラスタリング
ノンパラメトリックベイズモデル
ディリクレ過程混合モデルによるクラスタリング
共クラスタリング
商品詳細
- 出版社名
- オーム社
- サイズ
- ２１ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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