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書誌情報サマリ

タイトル

はじめてのパターン認識

人名 平井 有三/著
人名ヨミ ヒライ ユウゾウ
出版者・発行者 森北出版
出版年月 2012.7


書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

書誌種別 図書
タイトル はじめてのパターン認識
タイトルヨミ ハジメテ ノ パターン ニンシキ
人名 平井 有三/著
人名ヨミ ヒライ ユウゾウ
出版者・発行者 森北出版
出版者・発行者等ヨミ モリキタ シュッパン
出版地・発行地 東京
出版・発行年月 2012.7
ページ数または枚数・巻数 6,219p
大きさ 22cm
価格 ¥3000
ISBN 978-4-627-84971-6
ISBN 4-627-84971-6
注記 文献:p212〜214
分類記号 007.13
件名 パターン認識
内容紹介 パターン認識にはじめて触れる人に向け、基礎からわかりやすく解説した入門書。パターン認識の概念、識別規則と学習アルゴリズムの概要や、統計解析環境Rによる実行例などを取り上げる。
著者紹介 慶應義塾大学大学院工学研究科電気工学専攻博士課程修了。筑波大学名誉教授。工学博士。
言語区分 JPN
タイトルコード 1009811578688
目次 第1章 はじめに
1.1 パターン認識とは/1.2 特徴の型/1.3 特徴ベクトル空間と次元の呪い/章末問題
第2章 識別規則と学習法の概要
2.1 識別規則と学習法の分類/2.2 汎化能力/章末問題
第3章 ベイズの識別規則
3.1 ベイズの識別規則/3.2 受信者動作特性曲線/章末問題
第4章 確率モデルと識別関数
4.1 観測データの線形変換/4.2 確率モデル/4.3 確率モデルパラメータの最尤推定/章末問題
第5章 k最近傍法(kNN法)
5.1 最近傍法とボロノイ境界/5.2 kNN法/5.3 kNN法とベイズ誤り率/5.4 kNN法の計算量とその低減法/章末問題
第6章 線形識別関数
6.1 線形識別関数の定義/6.2 最小2乗誤差基準によるパラメータの推定/6.3 線形判別分析/6.4 ロジスティック回帰/章末問題
第7章 パーセプトロン型学習規則
7.1 パーセプトロン/7.2 誤差逆伝搬法/7.3 誤差逆伝搬法の学習特性/章末問題
第8章 サポートベクトルマシン
8.1 サポートベクトルマシンの導出/8.2 線形分離可能でない場合への拡張/8.3 非線形特徴写像/8.4 ν-サポートベクトルマシン/8.5 1クラスサポートベクトルマシン/章末問題
第9章 部分空間法
9.1 部分空間/9.2 主成分分析/9.3 特異値分解/9.4 部分空間法/9.5 カーネル主成分分析/9.6 カーネル部分空間法/章末問題
第10章 クラスタリング
10.1 類似度と非類似度/10.2 非階層型クラスタリング(K-平均法)/10.3 階層型クラスタリング(融合法)/10.4 確率モデルによるクラスタリング/章末問題
第11章 識別器の組み合わせによる性能強化
11.1 ノーフリーランチ定理/11.2 決定木/11.3 バギング/11.4 アダブースト/11.5 ランダムフォレスト/章末問題
付録 ベクトルと行列による微分
A.1 ベクトルによる微分/A.2 行列によるスカラー関数の微分



目次


内容細目

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