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書誌情報サマリ

タイトル

パターン認識と機械学習　上　

人名 C.M.ビショップ／著
人名ヨミ C M ビショップ
出版者・発行者 シュプリンガー・ジャパン
出版年月 2007.12

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 パターン認識と機械学習　上　
サブタイトル ベイズ理論による統計的予測
タイトルヨミ パターン ニンシキ ト キカイ ガクシュウ
サブタイトルヨミ ベイズ リロン ニ ヨル トウケイテキ ヨソク
人名 C.M.ビショップ／著 　 元田 浩／監訳 　 栗田 多喜夫／監訳 　 樋口 知之／監訳 　 松本 裕治／監訳 　 村田 昇／監訳
人名ヨミ C M ビショップ　モトダ ヒロシ　クリタ タキオ　ヒグチ トモユキ　マツモト ユウジ　ムラタ ノボル
出版者・発行者 シュプリンガー・ジャパン
出版者・発行者等ヨミ シュプリンガー ジャパン
出版地・発行地 東京
出版・発行年月 2007.12
ページ数または枚数・巻数 17,349p
大きさ 24cm
価格 ￥６５００
ISBN 978-4-431-10013-3
ISBN 4-431-10013-3
注記 原タイトル:Pattern recognition and machine learning
注記 文献:p329〜333
分類記号 007.13
件名 パターン認識
言語区分 jpn
タイトルコード 1009811034348
目次 第1章 序論
1.1 例:多項式曲線フィッティング／1.2 確率論／1.3 モデル選択／1.4 次元の呪い／1.5 決定理論／1.6 情報理論
第2章 確率分布
2.1 二値変数／2.2 多値変数／2.3 ガウス分布／2.4 指数型分布族／2.5 ノンパラメトリック法
第3章 線形回帰モデル
3.1 線形基底関数モデル／3.2 バイアス-バリアンス分解／3.3 ベイズ線形回帰／3.4 ベイズモデル比較／3.5 エビデンス近似／3.6 固定された基底関数の限界
第4章 線形識別モデル
4.1 識別関数(判別関数)／4.2 確率的生成モデル／4.3 確率的識別モデル／4.4 ラプラス近似／4.5 ベイズロジスティック回帰
第5章 ニューラルネットワーク
5.1 フィードフォワードネットワーク関数／5.2 ネットワーク訓練／5.3 誤差逆伝播／5.4 ヘッセ行列／5.5 ニューラルネットワークの正則化／5.6 混合密度ネットワーク／5.7 ベイズニューラルネットワーク



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