わかりやすいパターン認識　続々「線形から非線形へ」

パターン認識・機械学習を学ぶ人気シリーズ、待望の第３弾！非線形な識別処理を主テーマとして「サポートベクトルマシン」「カーネル法」「畳み込みニューラルネットワーク」をわかりやすく解説。

さらにパターン認識・機械学習を学ぶ！
本書は『わかりやすいパターン認識』（第1版1998年、第2版2019年）、『続わかりやすいパターン認識』（2014年）の姉妹書として、教師付き学習における非線形な識別処理を主テーマに、パターン認識・機械学習を解説したものです。本書ではサポートベクトルマシン、カーネル法、畳み込みニューラルネットワークを取り上げ、それらの前段階として、一般化線形識別関数、ポテンシャル関数法も紹介しています。
パターン認識・機械学習を学びたい初学者が独学で学べるようにわかりやすい記述として、具体例、実験例をできるだけ取り入れて解説しています。また章末に演習問題を設けて、力試しができるようにもなっています。演習問題の解答はオーム社Webページからダウンロードできるようになっています。

※お届け日が変更になりました
11月24日→11月28日

目次

第1章　線形識別関数とパーセプトロン
第2章　線形分離不可能な分布
第3章　一般化線形識別関数
第4章　ポテンシャル関数法
第5章　サポートベクトルマシン
第6章　カーネル法
第7章　ニューラルネットワーク
第8章　畳み込みニューラルネットワーク
付録　補足事項

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