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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　下　

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 2008.7

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 パターン認識と機械学習　下　
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 2008.7
ページ数または枚数・巻数 13,433p
大きさ 24cm
価格 ￥７８００
ISBN 978-4-431-10031-7
ISBN 4-431-10031-7
注記 原タイトル:Pattern recognition and machine learning
注記 文献:p395〜404
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 1009811094328
目次 第6章 カーネル法
6.1 双対表現／6.2 カーネル関数の構成／6.3 RBFネットワーク／6.4 ガウス過程
第7章 疎な解を持つカーネルマシン
7.1 最大マージン分類器／7.2 関連ベクトルマシン
第8章 グラフィカルモデル
8.1 ベイジアンネットワーク／8.2 条件付き独立性／8.3 マルコフ確率場／8.4 グラフィカルモデルにおける推論
第9章 混合モデルとEM
9.1 K‐meansクラスタリング／9.2 混合ガウス分布(Mixtures of Gaussians)／9.3 EMアルゴリズムのもう一つの解釈／9.4 一般のEMアルゴリズム
第10章 近似推論法
10.1 変分推論／10.2 例:変分混合ガウス分布／10.3 変分線形回帰／10.4 指数型分布族／10.5 局所的変分推論法／10.6 変分ロジスティック回帰／10.7 EP法
第11章 サンプリング法
11.1 基本的なサンプリングアルゴリズム／11.2 マルコフ連鎖モンテカルロ／11.3 ギブスサンプリング／11.4 スライスサンプリング／11.5 ハイブリッドモンテカルロアルゴリズム／11.6 分配関数の推定
第12章 連続潜在変数
12.1 主成分分析／12.2 確率的主成分分析／12.3 カーネル主成分分析／12.4 非線形潜在変数モデル
第13章 系列データ
13.1 マルコフモデル／13.2 隠れマルコフモデル／13.3 線形動的システム
第14章 モデルの結合
14.1 ベイズモデル平均化／14.2 コミッティ／14.3 ブースティング／14.4 木構造モデル／14.5 条件付き混合モデル



目次


内容細目

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